Attention U-Net 原文:Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas最近发现他有个期刊版本,后来是发到MIA上了 Schlemper, Jo, Ozan Oktay, Michiel Schaap, Mattias Heinrich, Bernhard Kainz, Be…
针对不同的训练和测试分割,将所提出的Attention U-Net模型与标准U-Net模型进行基准测试。对于大小为160×160×96的输入张量,计算模型的推理时间(正向传播)。 在表1中,我们还报告了两种模型的可训练参数数量。我们观察到,通过向标准U-Net添加8%的额外容量,DSC性能可提高2-3%。为了公平比较,我们还训练了更高容量的...
论文进一步将提出的AG模型整合到标准U-Net架构中，通过图1展示如何突出重要特征，实现对胰腺等目标结构的精准定位与分析。实验结果显示，通过整合注意力门控机制的U-Net模型在医学成像分析中表现出色，能够高效地识别和定位不同形状与大小的目标结构，验证了AG模型的有效性。讨论与结论部分，论文深入探讨了注...
论文阅读——Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文阅读——Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas 太多的计算成本。 AG通过抑制不相关区域的激活值从而提升模型的敏感度和精度,这种注意力机制常见于NLP、自适应的特征聚类等。 本文将AG引入UNet网络用于腹部胰腺CT图像的分割...self-attentionmechanism. 本文的工作总...
在2018年的学术界，Attention U-Net这篇论文以其独特的视角和明确的创新动机引起了关注。尽管当时许多研究倾向于将transformer模块和现有模型进行集成或融合，但Attention U-Net的出现并非纯粹的堆积工作，而是将unet分割模型与attention机制巧妙结合，展现出清晰的逻辑和实用价值。尽管可能被视为"正交科研法"的...
论文翻译1 论文翻译2 亮点: 将注意力机制应用于UNet分割网络中,可以比较好的实现对显著性区域的关注,以及对无关背景区域的抑制。 注意力模型可以很好的嵌入到CNN框架中,而且不增加计算量的同时提高模型性能。 架构 model attention模块用在了skip connection上,原始U-Net只是单纯的把同层的下采样层的特征直接concate...
U-Net has demonstrated strong performance in the field of medical image segmentation and has been adapted into various variants to cater to a wide range of applications. However, these variants primarily focus on enhancing the model’s feature extraction capabilities, often resulting in increased para...
论文： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 论文翻译1 论文翻译2 亮点：架构 attention模块用在了skip connection上，原始U-Net只是单纯的把同层的下采样层的特征直接concate到上采样层中，改进后的使用attention模块对下采样层同层和上采样层上一层的特征图进行处理后再和上采样后的特征图...
本文在当前的U-net上进行了一些改进,即加入了Attention机制,训练时采用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。本文进行了一个对比实验,首先搭建U-net网络直接进行训练。其次加入了Attention机制,进行第二次训练,效果比原U-net结构明显提升。下面分别对Attention机制、U-net以及BCE损失函数进行介绍。 2.2.2 Attention机制 ...