双注意力U-Net,分割新突破! 📚本文提出了一种新颖的双注意力U-Net架构(DAU-FI Net),该架构结合了定制的多尺度空间-通道注意力机制,并战略性地注入了工程化的图像特征,以增强在有限训练数据的多类分割中的精确度。它引入了一个双注意力块,将多尺度卷积与同时的空间-通道挤压和激励建模相结合,以捕捉局部模式...
这是一篇23年发布的新论文，论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net，该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块，有效地利用了底层和高层语义信息。DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。每个CSA块...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA块后面跟着一...
在本文中,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-net(AMSA-UNet),该方法结合了多输入多输出网络架构与 Transformer 模块,以解决由单尺度U-Net网络引起的图像空间特征丢失问题。该方法通过在解码器模块中引入自注意力来增强模型的感受野。同时,利用傅里叶变换提高模型的计算能力并降低其计算复杂度。此外,保留了传统...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA...
在两个大型CT腹部数据集上对提出的注意力U-Net结构进行了评价,用于多类图像分割。实验结果表明,在保持计算效率的同时,改进遗传算法可以提高U-Net在不同数据集和训练规模下的预测性能。多提出的体系结构的代码是公开可用的。 英文原文 We propose a novel attention gate (AG) model for medical imaging that ...
GASA-UNet:用于3D医学图像分割的全局轴向自注意力U-Net 作者:Chengkun Sun,Russell Stevens Terry,Jiang Bian, Jie Xu 论文创新点 全局轴向自注意力(GASA)块的提出:作者提出了一个创新的3D自注意力块,称为全局轴向自注意力(GASA)块。这个块被设...
RA-WaveUNet 模型框图如图1 所示。与Wave-U-Net 相比,其不同之处在于:首先,编码和解码块中的普通神经单元被替换为专门设计的残差单元(记为R);其次,在跳跃连接中添加注意力门控结构(记为A)。模型的具体结构细节如表1 所示,其中EResidual 单元和D-Residual 单元分别表示编码和解码块中的残差单元。
基于U-Net 提出多编码器混合注意力机制网络MEAU-Net。网络包括提取多模态医学图像特征的编码器、还原病灶图像语义特征的解码器,在跳跃连接部分添加混合注意力机制,在解码路径使用多尺度特征聚合块。正电子发射断层扫描图像(Positron Emission Tomography,PET)图像提供病灶功能信息,计算机断层扫描成像(Computed Tomography,CT)...
针对U-Net图像分割在下采样过程中会丢失过多信息且在上采样过程恢复效果不佳,从而导致图像分割精度降低的缺陷,提出了一种基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法。该多层次自注意力机制在每一层上采样层前均嵌入自注意力模块,将上采样...