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原文地址:MultiResUNet : Rethinking the U-Net Architecture for Multimodal Biomedical Image Segmentation paper
多分辨率分析来扩展U-Net的最简单方法是将3×3和7×7卷积运算与5×5卷积运算并行地合并,如图3a所示。
论文中使用一系列更小,更轻便的3×3卷积块来分解更大,更苛刻的5×5和7×7卷积层,如图3b所示。2个3×3卷积块的输出有效地近似5×5卷积运算,3个3×3卷积块的输出有效地近似7×7卷积运算。
最终MultiResUnet使用了三个3X3的卷积替换了unet中的模块,并且引入了1X1卷积层,添加了剩余连接,使模型能够理解一些其他空间信息。
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