1.本文设计了一个ST-Swintransformer模块,通过滑动窗口将人体分割为与肢体相对应的局部子窗口,并在局部窗口上应用多头注意力机制,充分挖掘人体的局部运动特征,有效降低了计算复杂度并提高3D预测精度。 2.基于人体结构在空间中的对称性损失函数构建了一个人体3D姿态估计网络模型,设计一种新的损失函数,通过对空间特征信息...
Swin3D block: 基于Swin transformer的设计, 本文的Swin3D block也是包括常规3D windows和滑动 3D windows上运行multi-heads self-attention模块. 设在 l 层voxel grid中, 将voxel grid分割为N_w个不相交的window, 每个window大小为M \times M \times M个 voxel. 移动每个window 距离(\frac M 2, \frac M 2...
将 Transformer 集成到深度学习架构中的一种方式是用基于注意力/ Transformer 的特征提取模块替换原有的模块。除了完全依赖 Transformer 提取特征外,还可以使用基于非 Transformer 的局部特征提取方法,然后与 Transformer 结合进行全局特征交互。 Transformer 还可以通过非 Transformer 层来提取更丰富的信息。这种互补性可能是...
3D Swin TransformerBrain tumorSemantic segmentation of brain tumors plays a critical role in clinical treatment, especially for three-dimensional (3D) magnetic resonance imaging, which is often used in clinical practice. Automatic segmentation of the 3D structure of brain tumors can quickly help ...
虽然提到的所有方法都利用了 Transformer 架构,但它们仅将其用于引导 Pipeline 中的检测部分,而不是特征提取器后端。据作者了解,[22]中的作者是唯一一个用 Transformer 架构而不是CNN从输入图像中提取特征的人,他们提出DST3D,基于DLA-Swin Transformer(DST)作为特征提取器后端,并训练到端。DLA-Swin Transformer基于...
受Swin Transformer [21] 的启发,[51] 提出了 Stratified Transformer 用于3D 点云分割。 它通过 3D 体素化将点云分割成一组不重叠的立方窗口,并在每个窗口中执行局部 Transformer 操作。其他相关工作[88]请参考论文。 3.2 操作空间 根据操作空间,3D Transformer 可以分为两类:Point-wise 和 Channel-wise Transfo...
SwinTrack使用Transformer进行特征提取和特征融合,允许目标对象和搜索区域之间的完全交互以进行跟踪。为了进一步提高性能,综合研究了特征融合、位置编码和训练损失的不同策略。所有这些使SwinTrack成为一个简单而强大的Baseline。 在实验中,SwinTrack在LaSOT上以0.717的SUC创造了新的纪录,比STARK高出4.6,同时仍然以45FPS的速...
作为一种基于 transformer 的计算机视觉方法, Swin UNETR 采用了MONAI,这是一种开源的 PyTorch 框架,用于深入学习医疗成像,包括放射学和病理学。使用这种预训练方案, Swin UNETR 为各种医学图像分割任务设定了新的最先进的基准,并一致证明了其有效性,即使只有少量的标记数据。
Swin3D采用了Swin Transformer模型,使用分层网络结构将输入点云转换为多尺度稀疏体素网格。其自注意力机制应用了上下文相对信号编码,将相对信号变化映射到高维特征并整合到自注意力计算中。在多源预训练方面,简单地合并数据并预训练Swin3D并不能保证在下游任务中获得更好的性能,需要考虑到数据集之间的域差异。对Swin3D在...
作为一种基于 transformer 的计算机视觉方法, Swin UNETR 采用了 MONAI ,这是一种开源的 PyTorch 框架,用于深入学习医疗成像,包括放射学和病理学。使用这种预训练方案, Swin UNETR 为各种医学图像分割任务设定了新的最先进的基准,并一致证明了其有效性,即使只有少量的标记数据。