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 ...
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...
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...
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
本文提出MINet。在编码器中使用聚合交互模块AIM(aggregate interaction modules)来聚合相邻level的特征,由于仅使用小的up/down采样率,引入了很少噪声。在解码器中使用自交互模型SIM(self-interaction module)来利用multi-scale特征。 由于尺度变化造成类别不平衡,这削弱了交叉熵的效果,也造成预测的空间不一致性。因此本文提...
DoubleU-Net: A Deep Convolutional Neural Network for Medical Image Segmentation 用于医学图像分割的Double U-Net框架 Abstract 语义分割就是为图像中每一个像素点的类别进行预测。基于编解码结构的分割网络,如UNet及其变体,是医学图像分割中广泛使用的网络。为了进一步提升UNet在不同分割任务中的性能,本... ...
Cai, Y., Wang, Y.: MA-Unet: An improved version of Unet based on multi-scale and attention mechanism for medical image segmentation (2020). arXiv preprint arXiv:2012.10952 IXI dataset. https://brain-development.org/ixi-dataset/ Souza, R., Lucena, O., Garrafa, J., Gobbi, D., Saluz...
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 ...
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...