nlp注意力机制注意力机制unet 今天将分享Unet的改进模型ACUNet,改进模型来自2020年的论文《ACU-NET:A3D ATTENTION CONTEXT U-NET FOR MULTIPLE SCLEROSIS LESION SEGMENTATION》,通过理解该模型思想,在VNet基础上可以做同样的改进。1、ACUNet优点Unet虽然在医疗分割领域获得了成功,但是其无效地使用上下文信息和特征表示,很...
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对于相同尺度的BEV残差图和RV残差图，通过公式4获得转换后的视图。然后我们将它们融合，并利用多通道注意机制抑制无效信息，使网络仅关注重要表示。过程如下：其中，Cat(·)表示沿通道维度连接特征图。Attention_{hwc}表示在通道和空间维度上执行注意力计算：从上述运动分支过程获得的运动特征图捕捉了来自两个视角的运动...
对应代码https://github.com/astra-vision/MonoScene/blob/master/monoscene/models/unet2d.py 三维特征提取及输出 采用两级的3D UNet结构,其中最底层增加了一个3D Context Relation Prior(CRP)模块。之后接一个3D ASPP层+softmax输出占据和类别预测。这部分对应代码 https://github.com/astra-vision/MonoScene/bl...
网络结构:U-Net2d、U-Net3d、UNet-Cascade,结构如下图。 二、baseline运行结果 根据官方提供代码,基于baseline运用10折交叉验证策略,在aistudio上训练验证得到的结果如下表: 表一:每一折的所有分类的平均dice fold0fold1fold2fold3fold4fold5fold6fold7fold8fold9MEAN dice 0.8149 0.859 0.8831 0.8083 0.8046 ...
现有的工作通常依赖于3D输入,如激光雷达点云[6-9,60]。相比之下,最近的MonoScene[4]研究了单目图像的语义场景完成。它提出了2D-3D特征投影,并使用连续的2D和3D UNet来实现仅相机的3D语义场景完成。然而,2D到3D特征投影容易为未占用的3D位置引入虚假特征,并且繁重的3D卷积将降低系统的效率。
GAB&GHPA(MICCAI2023):可以缝在Unet中的即插即用模块,适用于2d图像分割 01:09 axial attention(MICCAI2021):适用于图像分割的注意力模块 01:39 SDM:适用于3D图像分割,即插即用 01:01 AFF(WACV2021):基于注意力机制的多特征融合模块 00:37 FFA(AAAI 2020):用于单图像去雾的特征融合注意力模块 01:22...
在这个项目中,我们按10折交叉检验训练baseline(nnunet)进行3D医疗影像分割,然后对nnunet的网络结构添加了attention模块与多级解码器,并通过多种方式加速训练。最后,我们还对比了vnet、unetr、transunet、swinunet等多个模型。 小组成员:范传进、许家路、刘文垚、赵依洋 一、Baseline: (一)数据集 使用比赛官方发布的base...
如下图所示,作者所谓的稀疏LSTM是因为对于输入的当前帧的特征和隐含层的特征会先送入3D稀疏UNet做特征提取,最后LSTM相应的输出也需要从voxel到point转化输出。 上图中的LSTM结构即是Vanilla LSTM的衍生,对于一般的LSTM有如下图的计算公式,这里的 表示当前特征, 表示隐含层的特征。这里的几个LSTM中的gate都是从根据...
整体流程和MonoScene非常像(代码也是在MonoScene基础上改的): 2D UNet提取双目图像特征 三维栅格从左右目图像中pull特征并融合 Occupancy Aware Depth Module利用深度估计对栅格特征进行类似attention的操作 和MonoScene一样的UNet结构提取三维特征 预测head输出每个栅格是否占据+语义类别 图像特征提取及投影 图像特征...