如何解决通过添加散布的网络来优化U net性能失败
我正在研究一个问题,以提高Unet架构的性能,以提高准确性并检测小型对象实例。 目前,u net体系结构与已发表论文中提到的相同。
我对网络做了一些修改,增加了跳过连接之间的层网络,并增加了扩散率。
正常U网直接连接(割割部分)。但是我如下图所示在跳过连接(剪切和裁剪通道)之间添加了以下几层。
我在前两个跳过连接之间添加了这一层(并非仅对从编码器到解码器的前两个跳过连接中的所有剪切和裁剪)进行了培训,并针对大约300张形状为768 * 512的图像进行了训练。我以为它的精度与传统的U网络至少一样,但它的性能非常差,而且精度也很差。我从下面提到的论文中得到了这个膨胀网的参考 https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fninf.2019.00030/full 。
关于此失败的任何建议都比普通的Unet更糟糕?
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