那些用字母开头的Net:U-Net 、V-Net、M-Net

刘惠亮

今天在arxiv上偶然看到一篇论文：FPD-M-net: Fingerprint Image Denoising and Inpainting Using M-Net Based Convolutional Neural Networks （ECCV 2018）
从该论文的题目可以看出主要是对指纹图像去噪或修复，这本来没有什么让人眼前一亮的东西，但是它写的网络结构却吸引了眼球，FPD-M-Net。因为U-Net取得的成功，使得现在很多框架都是基于U-Net。最初的医学图像分割，自然图像分割。然后是image to image这个领域的应用，如pix2pix和cycleGan。
沿着论文的参考文献，找到了M-Net的最初论文，同样也是应用在医学图像：M-net: A Convolutional Neural Network for deep brain structure segmentation
在谷歌上想进一步了解这个网络，自然会用MRI这个关键字放一起搜索，意外的发现除了大家都知道的U-Net外还有一个从没听过的V-Net：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
U-Net:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
之前并没有去深入了解过医学图像的分割，所以只给出相关论文链接和它们网络结构。

• U-Net
  

• V-Net
  

• M-Net
  

从命名的角度而言，取名为U/V/M-Net，应该是从特征图在网络结构中的形状。看着还是很有趣的，不知道后面还会有什么其他字母开头用来表示形状的网络。

感谢评论中提供的信息，更新：

• W-Net:W-Net: A Deep Model for Fully Unsupervised Image Segmentation
  

• UNet++:UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
  

• Y-Net：Y-Net: Joint Segmentation and Classification for Diagnosis of Breast Biopsy Images
  

总有一片天

wnet unet++ z-net y-net了解一下

皮皮小浩

谢谢补充，不过z-net这篇论文好像没有官方链接，只在github上找到了一个pdf的文件，而且上面没有网络结构图。

一鑫航

UNet是最开始的源头。。其他的都是在UNet上改进的

薛新民

对分割任务不是非常了解。想问一下像UNet这种的思路，是不是都是基于2015那篇FCN的，类似卷积的自动编码器，加上对称的类似short-cut的这种方式去做segmentation？

凡事明天说

是的

名字很长很长很长很长很长

发paper还是得占坑早才行，到后面一个字母都不够用了..

小莉啊

好帖必须得顶起