5)3D-UNet的特点 5 Pascal曰 标题:3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation时间:2016被引用次数:4052 (截止目前) 1 遇到问题 医学数据通常都是3D的,比如CT扫描的数据,虽然我们看的片子是2D的,但其实那只是一个切片,真正的扫描数据是3D的。而如果要分割出一些病变组织,比如肿瘤,...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为D \times H \times W \times C 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为P \times M \times M,那么会得到tokens的数量为\tau=\lfloor D...
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基于改进型UNet模型的遥感图像建筑物变化检测 作者:江勇 张红梅 付雪峰 阮仁松 来源:《电脑知识与技术》2023年第10期 關键词:高分遥感影像;建筑物变化检测;深度可分离卷积;坐标注意力机制;特征金字塔 中图分类号:TP79文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2023)10-0001-04 0引言 城市建设所导致的地表覆盖类型变化将...
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基于Attention-UNet神经网络模型，构建一种面向地震断层图像识别的SPD-UNet模型。引入空洞卷积，在保证卷积核感受野大小且不损失原始图像分辨率的情况下，增强SPD-UNet模型的断层图像特征提取能力。将金字塔结构的空洞卷积组合成SPD模块，解决空洞卷积的局部信息丢失问题，提高断层信息关联性及图像识别精度。实验结果表明，SPD-...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为,那么会得到tokens的数量为 将每个patch特征线性embedding为一个C维向量 VT Encoder Block 遵循Swin trans...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为,那么会得到tokens的数量为 将每个patch特征线性embedding为一个C维向量 ...