U-Net 和 ResNet：长短跳跃连接的重要性（生物医学图像分割）
2024-04-08 次
上次，我已经回顾了 RoR (ResNet of ResNet, Residual Networks of Residual Networks)（这是2018年的TCSVT论文，如果有兴趣，请访问我的评论。）在RoR中，通过使用长短跳跃连接，图像分类准确性得到提高。实验结果证明了使用长短跳跃连接的有效性。
尽管这项工作的目的是进行生物医学图像分割，但通过观察网络内的权重，我们可以更好地理解长短跳跃连接开云网址。它发布于2016年DLMIA（医学图像分析中的深度学习），引用次数超过100次。 （SH Tsang @ Medium）
（a）具有长跳跃连接 的ResNet，（b）Bottleneck块，（c）Basic块，（d）Simple块。 （蓝色：可选下采样，黄色：可选上采样）
训练集：30个电子显微镜（EM）图像，大小为512×512。 25个图像用于训练，留5个图像进行验证。
前景限制Rand评分值：它是Rand分割分数得分和Rand合并得分的加权和的均值。分割和合并分数可以被解释为精度，并且在像素对的分类中被看为属于相同的分割（正类）或不同的分割（负类）。
信息论评分Vinfo：信息论分割得分和信息理论合并得分的加权和的均值。它是互信息（MI）的衡量标准，可作为Rand评分的替代方案。
所提出的方法（表格底部）与CUMedVision和U-Net相当。虽然它有点逊色，但提出的方法不使用任何后处理步骤，这是一种端到端的学习解决方案。
（a）长短跳跃连接，（b）只有9次重复简单块的长连接开云网址，（c）只有3次重复简单块的长连接，（d）只有7次重复简单块的长连接没有BN。
在关于权重分析进行总结，由于梯度消失问题（通过短跳过连接减轻），更靠近模型中心的层不能有效地更新。
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