2.Transformer的结构图,拆解开来,主要分为图上4个部分,其中最重要的就是2和3Encoder-Decoder部分。 3.Transformer是一个基于Encoder-Decoder框架的模型,因此中间部分的 Transformer 可以分为两个部分:编码组件和解码组件。 4.编码组件可以由多层编码器(Encoder)组成,Encoder block是由6个encoder堆叠而成,Nx=6。
解码器结构作为分割主网络,利用轴向取反注意力模块ARA(Axial Reverse Attention)逐步擦除背景中对分割有影响的结构,再使用结构细化模块SR(Structure Refinement)对主网络输出的粗略特征图进行结构细化,从而实现非小细胞肺癌肿瘤结节分割.在非小细胞肺癌公开数据集的实验测试表明,本文提出的小目标自动分割模型SOSNet可以有效...
图像字幕:这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型,可预测输入图像的字幕 Er**过失上传119.17 MB文件格式zip 图像字幕:这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型,可预测输入图像的字幕 (0)踩踩(0) 所需:3积分 资源详情(仅展示部分内容供参考) Image-Captioning-master...
1.PCRL将transformation indicator 融入到模型中,并且假设每一个transformation对特定的channel有影响. 2.PCRL 在MoCo 的基础增加了图像重建模块和Cross-model Mixup 模块(Hybrid encoder)。PCRL包括3个不同的编码器(ordinary encder,Momentum encoder 和Hybrid encoder)和一个共享的解码器(用于图像重建),此结构类似于...