搜索资源列表
unet-master
- 基于tensorflow的u_net的实现(Implementation of u_net based on tensorflow)
unet
- 为图像分割任务中Unet网络结构，可以自行根据需求进行修改(this is the network of Unet)
unet-master
- 用于细胞检测的神经网络代码。 使用Unet进行边缘检测。(Neural network code for cell detection. Unet is used for edge detection.)
Unet深度学习
- 使用Unet卷积神经网络实现深度学习，成功识别细胞膜的轮廓。
Unet卷积神经网络
- Python编的Unet卷积神经网络，可以用于噪声压制、边缘识别等应用，运行效率较高。
U-Net-master-python
- 论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation的实现代码，使用Unet卷积神经网络，实现了细胞的轮廓识别。使用Python代码，keras框架。
Swin-Unet
- 而此前由 MSRA 提出的 Swin Transformer 正好作为视觉 Transformer 领域新的backbone。相较于 TransUNet，去掉CNN编码，用 Swin Transformer 来代替原先的 ViT，将 UNet 全部结构都换成 Swin Transformer。因而，基于 Swin Transformer 的Swin-UNet就应运而生。