针对多模态MRI脑肿瘤分割任务，使用自注意力机制（self-attention）是一种常见的方法。自注意力机制可以帮...
二者都是在提取图像特征，区别是范围不同，一般认为transformer可以覆盖得范围更大，这也是当初transformer出...
Beyond Self-Attention: Deformable Large Kernel Attention for Medical Image Segmentation 单位:亚琛工业大学, 西北大学等 代码:github.com/xmindflow/de 论文:arxiv.org/abs/2309.0012 医学图像分割通过Transformer 模型得到了显著改进,该模型在掌握深远的上下文和全局上下文信息方面表现出色。 然而,这些模型不断增长的...
超声图像检查因其无创性而成为诊断非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)的优先选择,计算机辅助诊断(CAD)技术的引入可以帮助医生减少在NAFLD检测和分类的偏差。为此,提出了一种将结合注意力机制的预训练VGG16网络与stacking集成学习模式相结合的混合模型,集合了基于自注意力机制的多尺度特征聚合和基于stacking集成学习的多分类模型(逻...
可以将CNN的卷积计算理解为对当前特征图的kernel_size大小范围的特征进行相关性计算,由于中间有Pooling层,可以不断扩大CNN的感受野(receptive field),这样可以在更大的范围计算相关性(实现较大范围的语义计算,如大尺寸的目标分类),由于CNN网络的卷积操作的参数是共享的(在图像上用同样的参数按窗口大小滑动进行卷积计算)...
来自南开大学和字节跳动的研究团队提出了一种新的自注意力计算方式 —— 一致自注意力(Consistent Self-Attention),它能显著提升生成图像之间的一致性,并以零样本的方式增强基于扩散的预训练文本到图像模型。为了将该方法扩展到长视频生成,他们进一步提出了一个新颖的语义空间时间运动预测模块,名为 “语义运动预测器”...
MasaCtrl: Tuning-Free Mutual Self-Attention Control for Consistent Image Synthesis and Editing 链接Mingdeng Cao, Xintao Wang, Zhongang Qi, Ying Shan, Xiaohu Qie, Yinqiang ZhengAI综述:该论文探讨了现有的大规模文本生成和基于文本编辑图像的方法在生成和编辑结果上存在的一致性问题,并提出了一种名为MasaCt...
针对多模态MRI脑肿瘤分割任务，使用自注意力机制（self-attention）是一种常见的方法。自注意力机制可以...
卷积神经网络和Transformer网络都使用了自注意力机制，以便在不同位置上整合相似的特征。虽然它们都使用了...