文章阅读：R2U-Net

文章地址：Recurrent Residual Convolutional Neural Network based on U-Net (R2U-Net) for Medical Image Segmentation

贡献

1. 引入了两个新模型RU-Net和R2U-Net用于医学图像分割。
2. 对医学成像的三种不同模式进行了实验，包括视网膜血管分割，皮肤癌分割和肺分割。
3. 对基于模型的视网膜血管分割任务和基于端到端图像的皮肤病变和肺分割任务的模型，对提出的模型进行性能评估。
4. 与最近提出的最新方法进行比较，该方法与具有相同数量网络参数的等效模型相比具有优越的性能。

方法

如图为R2U-Net的网络结构：
R2U-Net在Unet的基础上添加了Recurrent conv模块来改进UNet。

a为普通的两个conv模块,b为使用了recurrent conv的模块,c为使用了residual conv的模块,d是同时使用了residual 和recurrent conv的模块。