To address these issues, we introduce a multi-scale Unet-based feature aggregation network (MUANet). This network architecture is based on a single-stage Unet, which significantly simplifies the network's complexity. A lightweight Unet-based attention block is designed, based on a progressive ...
We presented the end-to-end trained multi-scale UNet architecture for automatic liver and tumor segmentation. We utilized the multi-scale feature extraction property of the Res2Net module that improves the receptive field of CNN and extracts the features at a more granular level. Multi-scale feat...
许多在点云分割任务上的研究聚焦于局部融合和点采样策略,但很少有人关注架构本身的研究。在这项工表明,在点云分割中超越 U 形结构(Unet)确实存在迫切需要,并且具有巨大的好处。 网络架构 受图像分割最新进展的启发,论文使用标准encoder-decoder架构来设计用于点云分割的金字塔架构。 该金字塔的L边和C边就是标准的enc...
因此,大多数研究者选择在U-Net的基础上进行多特征尺度的特征融合。Alom等人[9]提出了一个递归U-Net模型和一个递归残差U-Net模型,在网络参数相同的情况下,设计了更好的UNet架构,并通过实验证明该模型在视网膜图像分割、皮肤癌分割和肺部病变分割任务中具有更好的性能。Zhang等人[10]提出利用全卷积残差神经网络UNet的...
在更细的尺度使用更深的网络,所以分别使用了3个,2个和1个UNet提取特征。 同时采用了双向反馈机制,各个尺度的特征可以自由流动。来自细尺度的UNet的bottleneck特征通过双向反馈传播机制(其实也就是特征融合)模块BFPU[紫色箭头],可以将细尺度的特征传给粗尺度,粗尺度的特征也可以传给细尺度[红色箭头]。 同时采用了隐...
51CTO博客已为您找到关于Ma-unet: An improved version of unet based on multi-scale and attention mech的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及Ma-unet: An improved version of unet based on multi-scale and attention mech问答内容。更多Ma-un
Reference-Structure Interaction (RSI) 为的是解决原图和目标图片之间的结构差异问题,该模块基于DCN,直接在参考风格图片特征上抽取结构信息来得到形变偏移δoffsetδoffset,在UNet的跳跃连接上执行结构形变。由于UNet特征和参考特征之间存在空间位置的不对齐,不同于传统DCN使用CNN来得到δoffsetδoffset,这里用交叉注意力来...
Huang, H., Lin, L., Tong, R., et al.: Unet 3+: A full-scale connected unet for medical image segmentation. In: IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (2020) Li, X., Hao, C., Qi, X., et al.: H-denseunet: hybrid densely connected unet for liv...
可在https://github.com/MrGiovanni/UNetPlusPlus上获得我们的实施和预训练模型。 索引词:神经结构分割,肝脏分割,细胞分割,核分割,脑肿瘤分割,肺结节分割,医学图像分割,语义分割,实例分割,深度监督,模型修剪。 I. I NTRODUCTION 编码器-解码器网络广泛用于现代语义分割和实例分割模型[1],[2],[3],[4],[5],...
cnn缺少长距离依赖,最近的一些工作用了transformer来解决,还有一些工作扩展了u-net的多尺度特征提取和fusion,但是都有一定的缺陷 如: unet和transformer结合的方法: 低维特征和高维特征不能在transformer中充分融合,多级的特征之间还有交互的余地。 对于纯transformer的u-shape网络,有以下两个缺点 ...