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...
矩阵就是神经网络需要学习的参数,X就是输入向量拼接后,形成的矩阵。 额外注意力(additive attention)就没有查询向量,键向量和值向量,点积相似度的计算过程被一个额外的神经网络所替代,所以叫做额外注意力机制,所以点积注意力和额外注意力的 compatibility function不同,compatibility function可以理解为计算相似度的...
一、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...
Attention Unet主要的中心思想就是提出来Attention gate模块,使用soft-attention替代hard-attention,将attention集成到Unet的跳跃连接和上采样模块中,实现空间上的注意力机制。通过attention机制来抑制图像中的无关信息,突出局部的重要特征。 网络架构 图1 AttentionUnet模型 ...
Attention UNet的网络结构如下图所示,需要注意的是,论文中给出的3D版本的卷积网络。其中编码器部分跟UNet编码器基本一致,主要的变化在于解码器部分。其结构简要描述如下:编码器部分,输入图像经过两组3*3*3的3D卷积和ReLU激活,然后再进行最大池化下采样,经过3组这样的卷积-池化块之后,网络进入到解码器部分。编码器最...
UNet将高层的语义信息和浅层的位置信息完美融合。 U-Net网络结构理解 U-Net网络代表的是一种结构,一种带有跳跃连接的U型网络结构。 encoder:4次下采样(下采样16倍),保存每次下采样之前的特征图用于skip connection decoder:4次上采样,每次上采样之后与encoder中相同分辨率的特征图进行concate操作,通过2次3 * 3的...
Unet 是一种经典的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)架构,常用于图像分割任务。注意力机制是一种模仿人类视觉系统的方法,用于提高模型对图像中重要区域的关注程度。 Attention Unet 在 Unet 的基础上加入了注意力机制,使得模型能够更加准确地分割图像中的目标物体。通过引入注意力机制,模型可以自动学习到...
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到上采样层中,改进后的使用at...
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...