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...
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的整体结构保持了U形的样子,有着对称的编码器和解码器。编码器由六个阶段组成,每个阶段的通道数量逐渐增加。前三个阶段用的是普通的卷积处理,后三个阶段则用的是GHPA模块来提取信息。与普通U-Net的简单跳跃连接不同,EGE-UNet在每个阶段都加入了GAB模块。 🚀这个模型还有个特点,就是使用深度监督来...
在ISIC2017数据集上,相比于更大的模型,比如TransFuse,EGE-UNet不仅有更优的性能,而且显著减少了参数和计算量,分别达到494倍和160倍。 此外,对于其他轻量级模型,EGE-UNet 超过了 UNeXt-S,增加了 1.55% 的 mIoU 和 0.97% 的DSC,同时参数和计算量减少了 17% 和 72%。此外,EGE-UNet 首次将参数减少到约 50KB,...
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...
EGE-Unet细胞核图像U-NetUNet++针对细胞核图像复杂多样,分割时间长的问题,本文应用了一种快速高效的图像分割模型Efficient Group Enhanced UNet(EGE-Unet).模型集成了Group multi-axis Hadamard Product Attention module(GHPA)以及Group Aggregation Bridge module(GAB).GHPA以线性复杂度提取信息,GAB高效融合多尺度信息....
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
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...