UNet 是一种特殊的卷积神经网络,最初被设计用于生物医学图像分割。它的结构使得它在保持图像上下文信息的同时,也能捕捉到细节,这使得 UNet 成为了许多图像生成任务,包括扩散模型中的首选架构。虽然扩散模型后续也尝试了基于 ViT 的架构如 DiT,SiT,但是 UNet 始终具有举足轻重的作用,这篇文章将会对 Stable Diffusion ...
1.Attention Unet主要目标 抑制输入图像中的不相关区域,同时突出特定局部区域的显著特征; 用soft-attention 代替hard-attention的思路(注意:sorf-attention可微,可以微分的attention就可以通过神经网络算出梯度并且前向传播和后向反馈来学习得到attention的权重); 集成到标准UNet网络结构中时要简单方便、计算开销小,最重要的...
集成到标准UNet网络结构中时要简单方便、计算开销小,最重要的是提高模型的灵敏度和预测的精度; 2、Attention Unet网络结构 将Attention融入到UNet的结构如下图1所示: Attention Gate(AG)的具体结构如下图2所示: 结合图1与图2可以很清楚的了解到Attention UNet网络结构的...
参考:Attention-UNet for Pneumothorax Segmentation 参考:Attention U-Net 一、Model 结构图 说明:这是3D的数据,F代表 feature( channel),H 代表 height, W 代表 width, D代表 depth,就是3D数据块的深度。对于普通的图片数据可以删除掉 D,另外就是会把通道放后面,因此可以表示为 $H_1 \times W_1 \times F...
与标准的UNet相比,整体结构是很相似的,唯一不同的是在红框内增加了注意力门。为了公式化这个过程,我们将跳远连接的输入称为x,来自前一个block的输入称为g,那么整个模块就可以用以下公式来表示了: 在这个公式里面,Attention就是注意力门,upsample是一个简单上采样模块,采用最近邻插值,而ConvBlock只是由两个(convolut...
Attention Unet 的整体结构类似于传统的 Unet,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器负责提取图像特征,而解码器则通过逐步上采样和特征融合来恢复图像分辨率并生成分割结果。 与传统的 Unet 不同的是,Attention Unet 在解码器中引入了注意力机制。具体来说,注意力机制通过学习每个编码器阶段的特征图之间的关...
整体结构沿用编码解码与skip connection的UNet框架，加入了Attention Gate以提高模型性能。AG处理流程具体如下：参考金哈哈的《注意力医学分割：Attention U-Net论文笔记》，详细了解了AG的运作方式。代码实现中注意调整了g的上采样步骤，与论文描述略有差异，输入尺寸设为(B,3,512,512)。为深入理解，还...
attention unet机制结构 Attention UNet网络结构主要由标准的UNet架构和注意力机制组成。其最主要的结构特点是U型结构和skip-connection。 在UNet的基础上,Attention UNet引入了注意力机制,具体是在对编码器每个分辨率上的特征与解码器中对应特征进行拼接之前,使用了一个注意力模块。这个模块生成一个门控信号,用来控制不同...
一种策略是采用两步法：先通过检测确定感兴趣区域（ROI），然后在小区域内进行分割。本文创新地引入了带有软注意力的Unet，通过下层特征来监督上层特征，实现注意力机制。这种机制能够聚焦于分割区域，降低背景激活值，从而实现端到端的分割效果优化。作者提出了一种Attention Gate结构，它补充在每个跳跃连接的...
Attention U-Net是一种带有Soft Attention的Unet结构,通过深层feature监督浅层feature实现Attention机制 提出一种Attention Gate的注意力机制,结构如图所示: 如图所示Attention Gate作用在下采样的特征图上。在使用skip connection之前,通过下采样的特征图x与上采样的特征图g得到注意力权重,作用于下采样特征图x,最后将下...