Abstrakt. Det finns ett stort samtycke till att framgångsrik utbildning av djupa nätverk kräver många tusen kommenterade utbildningsprover. I detta dokument presenterar vi ett nätverk och en utbildningsstrategi som bygger på en stark användning av dataförstärkning för att använda tillgängliga kommenterade prover mer effektivt. Arkitekturen består av en kontrakterad väg för att fånga sammanhang och en symmetrisk expanderande väg som möjliggör exakt lokalisering. Vi visar att ett sådant nätverk kan tränas end-to-end från mycket få bilder och överträffar den tidigare bästa metoden (ett glidande fönster konvolutionsnätverk) på ISBI utmaningen för segmentering av neuronala strukturer i elektronmikroskopiska stackar. Med samma nätverk utbildade på överförda ljusmikroskopi bilder (faskontrast och DIC) vann vi ISBI cellspårning utmaning 2015 i dessa kategorier med stor marginal. Dessutom är nätverket snabbt. Segmentering av en 512x512 bild tar mindre än en sekund på en nyligen GPU. Det fullständiga genomförandet (baserat på Caffe) och de utbildade nätverken finns på
Som en förlängning av ovanstående studier, använde REF en U-formad arkitektur neurala nätverk som består av en kontrakterad väg för att fånga sammanhang och en symmetrisk expanderande väg som möjliggör exakt lokalisering.
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}