Images 本文设计了Shape MAE(Multi-View Auto Encoder)结构来学习多视角下心脏形状的隐式表达;以及设计了分割网络 Multi-View Unet,能够结合MAE学习到的解剖...如下: Multi-View U-Net 在UNet网络中的 bottleneck 处中引入了一个名为“融合块”的模块以将latent code注入到分段网络中。 实验结果 总结 小哥哥,检索...
由于边缘通常与无纹理区域相反地相关联,所以注意力网络首先包含一个边缘检测层,该边缘检测层是通过对输入I_0应用Canny算子计算得到的。然后,拼接后的I_0及其边缘f_{edge}(I_0)通过一个轻量级的UNet结构的2D CNN网络,该网络由三层卷积、三层反卷积和sigmoid非线性函数组成,表示为f_{att}。最后,我们从参考图像I_...
SV3D架构: SV3D的架构建立在SVD(Stable Video Diffusion)的基础上,包含多个层,每层由一系列残差块和注意力块组成。这些块通过UNet结构连接,并使用空间和时间注意力机制来处理输入的2D图像和相机轨迹信息。SV3D模型的核心在于它的能力:通过迭代去噪过程,从潜在的噪声状态生成一系列连贯的视频帧。为了实现对新视角图像...
3D UNet has achieved high brain tumor segmentation performance but requires high computation, large memory, abundant training data, and has limited interpretability. As an alternative, the paper explores using 2D triplanar (2.5D) processing, which allows images to be examined ...
et al. Automated segmentation of eye structures and retinoblastoma on MRI using Unet with statistical shape priors. In ECR 2019, Vienna, AUSTRIA. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0173900 (2019). Nguyen, H.-G. et al. Personalized anatomic eye model from T1-weighted volume interpolated ...
[14,15] methods, we apply the multi-scale 3D CNN for cost volume regularization. The four-scale network here is similar to a 3D version UNet [31], which uses the encoder-decoder structure to aggregate neighboring information from a large receptive field with relatively low memory and ...
Tang, H., He, S., Yang, M., Lu, X., Yu, Q., Liu, K., Yan, H., Wang, N.: CSC-Unet: a novel convolutional sparse coding strategy based neural network for semantic segmentation. IEEE Access 12, 35844–35854 (2024) Article Google Scholar Wang, Y., Wang, H., Jin, H., Hu...
#PatchmatchNet+UNet python train.py --root_dir ./data --scan_name Train --style_name greatwave --unet_weights greatwave.pth --num_epochs 5 --img_wh 640 352 --lambda_depth 1e4 --lambda_structure 2e4 --lambda_style 1e8 --lambda_content 1e3 --num_gpus 2 --output_dir Train_gr...
unet( model_input, t, encoder_hidden_states=prompt_embeds, cross_attention_kwargs=None, return_dict=False, )[0] # Extract uncond (neg) and cond noise estimates noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2) 上述过程很简单,核心就是需要利用每个变换操作对输入的noise latents进行...
在扩散网络中,UNet包含多个层级,对于第一阶段,使用3D卷积生成完整的3D占用体积,而对于第二阶段,使用3D稀疏卷积生成高分辨率的稀疏体积。具体如下: 局部图像特征提取:首先,对于每个视图图像(即从不同角度拍摄的输入对象的图像),使用一个预训练的2D骨干网络(如DINOv2)来提取局部补丁特征。这些特征捕捉了图像中的重要...