可以结合使用以提高性能;2)DRUNet和SwinIR采用了截然不同的网络架构设计,但却取得了非常好的去噪性能,因此本文推出了一个Swin-conv 模块,将残差卷积层的局部建模能力和Swin转换器模块的非局部建模能力结合起来,并将其作为主要构建模块插入UNet 架构。
测试集表现:使用Swin-Unet论文相同的指标Dice-Similarity coefficient (DSC↑) 和 average Hausdorff Distance(HD↓) 复现结果来看,Swin-Unet的效果稍弱于论文,确实不太明白作者是怎么做到79.13的,如果显卡和随机种子不是关键因素的话,那最可能是因为论文实际上用了不一样的学习率策略。(我尝试了更多epoch到500,但并...
作者提出了如下图1所示的 Swin-Conv-UNet 盲去噪模型。整体结构来自 UNet,模块的设计思想结合了 DRUNet 和 SwinIR。具体而言,这个工作设计了一个 Swin-Conv (SC) 模块,嵌入在 UNet 的大架构里面。 UNet 骨干包含4个 scale,每个 scale 都有一个 stride=2 的下采样 Conv 和一个 stride=2 的上采样 Conv Tran...
v.shape, model_dict[k].shape)) del full_dict[k] msg = self.swin_unet.load_state_dict(full_dict, strict=False) # print(msg) else: print("none pretrain") def get_swin_unet(image_size=224, num_classes=3, in_channel=1): if image_size % 7 == 0: ws = 7 if image_size...
生成对抗网络图像去雨代码 pytorch深度学习项目源码源码+数据集代码注释丰富,没有bug保证可以运行,可以用来学习研究,可以自行更换生成模型(本项目用的是swin unet)和数据集或者损失函数。 基于Swin UNet的生成对抗网络(GAN)图像去雨 类别:图像处理、深度学习
在CNN架构中,我们会对输入数据做尺寸变化,在模型的每一层输出不同大小的特征图(例如常见的UNet架构),以此教会模型探查出不同大小的实体。但是VIT由于追求和NLP任务保持一致性,它每一层的patch数量和patch大小都保持不变。这就使得VIT在分割、检测这样预测密集型的任务上注定存在弱势。 高分辨率图像引起的计算复杂度...
2、实现方便快捷的编程，例如我们要将Unet变成Swin-Unet，我们将只需要直接将Conv2D模块替换成SwinT模块即可。我们通常需要在同一个网络中，不仅使用Swin Transformer中的块，也会使用到Conv2D模块(例如Swin Transformer用在上层抽取全局特征，Conv2D用在下层抽取局部特征)，因此我们要对原Swin Transformer模型进行架构上的...
Swin Transformer的主要思想是把建模能力很强的transformer和视觉信号的先验联系起来,这些先验具有层次性、局部性和平移不变性,具体做法是用shifted window来建立分层特征图,有了分层特征图就可以用FPN/Unet等结构去做密集预测的任务,而且计算量与图片尺寸成正比。 作为Swin Transformer的重要设计,shifted window有两个含义...
//paddleseg.bj.bcebos.com/paddleseg3d/synapse/abdomen/swinunet_abdomen_224_224_1_14k_5e-2/swinunet_pretrained.zip type: SwinUNet optimizer: momentum: 0.9 type: sgd weight_decay: 0.0001 test_dataset: dataset_json_path: data/abdomen/abdomen_raw/dataset.json dataset_root: abdomen/abdomen_phase0...
1,使用swint模块搭建完整的swin-transformer模型复现论文. 2,可以将现有的骨干为conv2d的模型替换为swint从而搭建性能更好的网络,如swin-unet,以及在平常各种场景中需要叠加很多层cnn才能抽取深度特征的地方,可以将几个conv2d层替换为一个swint. 3,由于swint输入输出完全同conv2d,因此也可以用在语义分割,目标检测等...