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...
Transformer的self-attention层则是利用了输入序列中不同位置之间的相似性来计算一个加权的表示。在self-a...
一种基于Self‑Attention机制的脑组织图像分割模型方法,采用如下步骤:首先,根据多模态脑部影像存在的伪影、噪声灰度不均特性,建立基于灰度不均的脑部图像数学模型;然后,设计两种实施方法解决脑部影像分割问题:实施方法(1)利用局部近似估计的方法建立偏移场信息模型,在这个基础之上,建立基于局部区域的能量分割模型并进行模型...
本发明涉及一种基于GAN和Self‑Attention的图像局部信息迁移方法,包括以下步骤:1)获取图像迁移任务;2)根据所述图像迁移任务,利用一训练好的神经网络进行图像局部信息迁移,输出迁移后的图像;所述神经网络包括图像生成器和判别器,其中,所述图像生成器包括卷积网络和反卷积网络,所述卷积网络将图片卷积成隐藏特征空间,结合...
self-attention主要结论: Methods PairwiseSelf-attention乘在beta(xj)上的weight只由xi,xj决定。可以通过加position encoding让网络知晓xi,xj的位置关系。 PatchSelf-attention乘在beta(xj)上的weight是由整个batch R(i) (batch里所有的j locations) 决定的。这和 ...
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)...
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...
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...