代码解读:对应代码中的gt_ds代码块。示意图中是GT Mask下采样,代码中是Predict Mask上采样。代码中有个小瑕疵。分割类别数在class EGEUNet的输入参数中是软编码的,但在构建gt_conv#时是硬编码成1。作者这里是针对二分类(前景和背景)任务,所以硬编码成1也不会报错。 读后感 我的轻量化语义分割模型和EGE-UNet都...
EGE-UNet网络结构 该网络的encoder由六个阶段组成,channel分别为{8,16,24,32,48,64},前三阶段使用普通卷积,后三阶段使用提出的GHPA来提取不同层级的信息,使用GAB来代替普通的skip connection,进而连接encoder和decoder部分,与此同时,该模型还借鉴了Unet++里的deep supervision来生成不同尺度下的mask,并将其运用于l...
EGE-UNET网络结构 该网络的encoder由六个阶段组成,channel分别为{8,16,24,32,48,64},前三阶段使用普通卷积,后三阶段使用提出的GHPA来提取不同层级的信息,使用GAB来代替普通的skip connection,进而连接encoder和decoder部分,与此同时,该模型还借鉴了Unet++里的deep supervision来生成不同尺度下的mask,并将其运用于l...
此外，代码中使用多次GroupNorm，与GAB模块的分组处理相对应。此外，EGE-UNet还采用了深度监督策略，通过在不同尺度下施加不同的损失权重，以优化模型性能。这种策略借鉴了早期人体姿态估计领域中的“Intermediate Supervision”思想，有助于提高模型在不同尺度上的准确性和泛化能力。在参数量和计算量方面，EGE...
(MICCAI23) This is the official code repository for "EGE-UNet: an Efficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation". - 论文提到DW深度可分离卷积,但在代码中却使用普通卷积 · Issue #19 · JCruan519/EGE-UNet
【408算法代码带练】图部分(十)图的DFS和BFS代码讲解和用法 452 0 07:02 App 南京大学软件测试大作业代码部分视频演示 2352 0 36:33 App 【大作业-27】使用unet和unet改进模型开发脑肿瘤分割系统 1967 0 12:35 App 单源最短路径_Dijkstra算法(自用) 388 0 03:48 App LZW压缩具体过程 2096 0 24:47 Ap...
EGE-UNet 本文主要提出了两个新颖的模块,GHPA 和 GAB,这两个模块大大降低了模型的复杂性,并且提高了 人工智能 数据集 卷积 Group 原创 whao143 8月前 104阅读 EGE学习一——EGE介绍、安装和使用 什么是EGE? EGE就是Easy Graphics Engine,简易图形引擎(我是这么翻译的)。 那么它可以做些什么呢? 它...
EGE-UNet网络结构 该网络的encoder由六个阶段组成,channel分别为{8,16,24,32,48,64},前三阶段使用普通卷积,后三阶段使用提出的GHPA来提取不同层级的信息,使用GAB来代替普通的skip connection,进而连接encoder和decoder部分,与此同时,该模型还借鉴了Unet++里的deep supervision来生成不同尺度下的mask,并将其运用于...