采样模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,采用一个卷积替换残差连接;上采样模块包括输入层、一个上采样块、一个反卷积层和输出层;底部模块设置于底层,上层基本X模块向下层基本X模块进行下采样运算,由底部模块向上层基本X模块进行上采样运算,在双路径UNet基础上构建协方差自注意力机制的双路经UNet...
网络越深、越宽、结构越复杂,注意力机制对网络的影响就越小。 在网络中加上CBAM不一定带来性能上的提升,对性能影响因素有数据集、网络自身、注意力所在的位置等等。 建议直接在网络中加上SE系列,大部分情况下性能都会有提升的。 CBAM的解析:CBAM:卷积注意力机制模块 贴出一些和SE相关的:SE-Inception v3架构的模型...
摘要:基于协方差自注意力机制的双路经UNet网络肿瘤分割方法,包括基本X模块、底部模块、下采样模块和上采样模块,基本块X模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,输入层和输出层特征图大小相同,其和底部模块一样结构;下采样模块包括输入层、两个BN+ReLU层、两个卷积层和输出层,采用一个卷积替换残差连接...
基于协方差自注意力机制的双路径unet网络肿瘤分割方法,主要包括基本x模块、底部模块、下采样模块和上采样模块,所述基本x模块、底部模块、下采样模块和上采样模块均是用于增加表示能力的残差结构;所述基本x模块包括输入层、两个bn+relu层、两个3×3步长为1的卷积层和输出层,bn+relu层和卷积层相互交叉设置,输入层和...