On the one hand, the single-encoder of MIMS-UNet adopts multi-input and multi-scale image, which increases the computation amount but greatly improves the network performance. On the other hand, codec structures with context blocks are used to capture context information and recover more details....
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...
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...
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...
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 ...