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
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...
我的轻量化语义分割模型和EGE-UNet都是简单的二分类分割任务,才有可能做到这么轻量却效果依然可观。 2. 我的轻量化语义分割模型的参数量是52K,EGE-UNet是50KB(单位是KB不是K吗),我的参数量比较多是因为我的上采样采用的是conv+pixel shuffle,而EGE-UNet采用的是bilinear interpolation。我没有用BI是因为我实测...
Moreover, to our best knowledge, this is the first model with a parameter count limited to just 50KB. Our code is available at https://github.com/JCruan519/EGE-UNet.doi:10.1007/978-3-031-43901-8_46Ruan, JiachengXie, MingyeGao, JingshengLiu, TingFu, YuzhuoSpringer, Cham...
在参数量和计算量方面，EGE-UNet相比于作者的轻量化语义分割模型，参数量略少，计算量也相对较高。作者认为这可能与EGE-UNet采用的上采样方式（bilinear interpolation）有关。作者的模型使用了conv+pixel shuffle上采样方式，实测效果优于bilinear interpolation。在规范化和激活函数的选择上，EGE-UNet采用了...
在实验中,EGE-UNet在两个公开的皮肤病变数据集上都展现了非常好的性能,而且在参数和计算负担上都远低于其他模型,这对于移动医疗应用来说是个巨大的优势。 📌总的来说,EGE-UNet通过GHPA和GAB这两个创新模块,不仅提升了分割性能,还大大降低了模型复杂度。这项研究不仅在技术上有突破,更重要的是,它为移动医疗应...
EGE-UNet This is the official code repository for "EGE-UNet: an Efficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentation", which is accpeted by26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI2023)as a regular paper!
(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
猜你喜欢 施工资料 建筑工程测量施工方案-北工大软件园 4.25w 施工资料 建筑工程测量放线之五步放线法 4.26w 施工资料 建筑工程测量新知识—全站仪 4.25w 珍品资料 中南标图集大全 10w+ 建筑专业设计图集大全(457册) 6.86w 结构专业设计图集大全(306册) 5.24w 暖通空调专业设计图集大全(192册) 4.76w 给排水专业...