较深的UNet架构在分割小物体时效果较差,因为增加的深度和下采样操作扩大了特征的视野,可能导致丢失详细特征。相比之下,ID-UNet采用了更简单的方法。它不是引入额外的浅层UNet结构,而是通过密集连接加强了浅层和深层特征之间的融合,保留...
在这项工作中,作者介绍了IAUNet,这是一种新颖的架构,结合了U-Net和基于查询的机制进行实例分割。该模型的实例激活层生成引导对象查询,而并行双路径变换器解码器在多个尺度上细化特征。IAUNet超越了领先的模型,特别是在处理中等和大型对象方面,并在2025年Revvity...
全尺寸深度监督:ID-UNet引入了全尺寸深度监督机制,通过在每个解码器层级上独立的侧输出,增强了模型对不同层级特征表示的学习与利用,提升了小目标的整体感知和分割精度。 优化的参数配置:与传统UNet模型相比,ID-UNet通过优化参数配置,实现了参数数量的大幅减少(减少了81%),同时保持了模型的性能,使得模型在保持高效性能...
受Mamba架构的启发,该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名,并且作为状态空间模型(SSM),我们提出了Mamba-UNet,这是一种新颖的架构,它将UNet在医学图像分割中的能力与Mamba的能力相结合。Mamba-UNet采用了基于纯视觉Mamba(VMamba)的编码器-解码器结构,并注入了跳跃连接以保留网络不同尺度上的空间...
LightM-UNet是一种基于Mamba的轻量级网络,用于医学图像分割,具有以下几个创新点: 轻量级架构:作者提出了LightM-UNet,这是一个轻量级的UNet和Mamba的融合,仅拥有1M的参数数量。这是通过在UNet架构中使用Mamba来实现的,旨在解决实际医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。
UNet 3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation 简介 最近,人们对基于深度学习的语义分割越来越感兴趣。 UNet是具有编码器-解码器体系结构的深度学习网络之一,已广泛用于医学图像分割。 组合多尺度特征是准确分割的重要因素之一。
其实就是用Unet魔改 查看原帖 4 02-09 21:27 武汉纺织大学 C++ 感觉很有意思 点赞评论收藏 分享 昨天12:29 沈阳化工大学 Java 蓝标日常实习二面 介绍一下实习为什么时间都不是很长你觉得Java和Go两个技术栈的区别点是什么呢(回答的不太好感觉,回答的比较浅)共享屏幕算法题:两数之和(不可以用数据结构map,只...
以数据为中心的类别不均衡解决方法主要有两种：过采样和欠采样。过采样试图为少数类别生成人工数据点，而...
云沧123 中级粉丝 2 大佬们,有没有知道的,求求 麦克米卡 初级粉丝 1 22g一般够了吧看你模型大小这些 视觉+检测+分割 活跃吧友 4 2080ti跑分割,应该很容易把 往前走吧嘿 初级粉丝 1 unet显存需求不大 相关问题可以咨询我 登录百度账号 下次自动登录 忘记密码? 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP...
随着投身视觉Transformer研究的学者越来越多,三大任务榜单皆被Transformer或两种架构结合的模型占据头部。 本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 过去一年,Transformer频频跨界视觉领域,大有抢CNN饭碗之势。 先是图像分类上被谷歌ViT突破,后来目标检测和图像分割又被微软Swin Transformer拿下。