U-Net+Transformer感觉应该是可以的，可以考虑做相关的对比消融实验，
2D U-net 在第1点上具有先天的劣势，2D U-net结合上下文信息就是为了应对这个劣势。但是3D U-net也...
We investigated a 2-dimensional (2D) U-Net model to delineate lumbar bone marrow (BM) using a high resolution T1-weighted magnetic resonance imaging. Method Healthy controls (n = 44, 836 images) and patients with hematologic diseases (n = 56, 1064 images) received MRI of the lumbar spines...
U-Net在医学图像分割中的应用，结合CNN和ConvLSTM2D，是近年来深度学习领域的一个重要进展。这项技术首先在2018年的MICCAI会议上提出，通过在普通的U-Net结构中加入ConvLSTM2D层，以增强网络在处理具有时空依赖性的医学图像时的能力。这种结合不仅提高了特征提取的全面性，还允许网络更好地学习和捕捉图像中...
我们将使用2D任务来建立3D任务的分割架构。最流行的分割架构之一就是U-Net。 U-Net最早被设计用于生物医学图像分割,并在细胞跟踪任务中取得了很好的效果。 U-Net最酷的地方在于,它可以获得相对较好的结果,即使有数百个例子。 U-Net架构的名字来源于一个U形的形状。两条路径组成:收缩路径(contracting path)和扩展...
对于一个描述文本“a DSLR photo of a peacock on a surfboard”,首先输入预训练好的、参数固定的文本特征提取器(图中Transformer),并以此为condition输入扩散模型(U-Net,同样参数固定)。每一步训练时,对Nerf渲染出的图像加入一个随机噪声进行扰动,输入U-Net后得到其估计出的噪声,并计算两者之差^ϵϕ(zt∣y...
一个构建块由逐点卷积(pointwise convolution)、可选采样和深度卷积组成。团队实现了一个 U-net 风格的架构,该架构已经被修改为沿着残差连接(skip connection)放置 FBNet 构建块。U-net 编码器和解码器各包含五个阶段,每个阶段对应不同的空间分辨率。 网络架构概述。该网络架构是一个 U-net,沿着残差连接放置了额外...
为清晰起见,下面是实现 U-Net 网络架构的主要步骤: 详细步骤与代码 1. 环境准备 确保你已经安装了如下库: AI检测代码解析 pipinstalltensorflow matplotlib 1. TensorFlow:用于构建和训练神经网络。 Matplotlib:用于可视化网络架构。 2. 引入库 在Python 文件中,引入所需的库: ...
AMD Ryzen 7 PRO 5850U @ 1.9GHz, 32GB RAM EndeavourOS/Arch (KDE/Plasma), Chrome 113.0.5638.0 (64-bit) 4K display scaled to 1440p (1.5 devicePixelRatio) Full size:https://leeoniya.github.io/uPlot/demos/multi-bars.html Raw data:https://github.com/leeoniya/uPlot/blob/master/bench/result...
U-net是一个端到端的,使用非常少的数据可以得到很好的输出结果的网络结构。 该网络借鉴FCN结构 我们架构中的一个重要修改是,在上采样部分,我们还有大量的特征通道,允许网络将上下文信息传播到更高分辨率的层。 不适用全连接层,只使用卷积层,分割图只包含像素。