SwinUNet:在原有卷积UNet上做替换,卷积block换成了transformer block 具体哪个好用,得实践都试试,SwinUNet更transformer,TransUNet更传统。 transformer在跟卷积同等参数的情况下,虽然能提点,但是计算量爆炸,且目前大部分推理框架对transformer的兼容性不好,需要谨慎使用。
在Swin-Unet中,Swin Transformer被应用于编码、瓶颈和解码模块。值得注意的是,Swin-Unet中每个层的特征压缩比TransUNet要小。Swin-Unet并没有添加额外的Transformer模块,而是用Transformer模块替换了卷积模块,从而有效减少了模型参数的数量。 总体而言,Swin-Unet充分利用了Swin Transformer和U-Net的优势,为医学图像分割提供...
但3136对于transformer太长了,就通过基于窗口的自注意力计算,每个窗口默认7x7=49个patch,向量长度就是49相对就短很多。解决计算复杂度。transformer的输入输出序列长度是相同的,所以经过swin transformer block后其输出尺寸仍然为56x56x96. 第三步:Patch Merging类似卷积神经网络中的池化操作,用于获取多尺寸特征信息,构建...
Swin-Unet是在Swin Transformer的基础上进行扩展和改进而来的。Swin Transformer是2021年提出的一种自注意力机制模型,它采用了分层的注意力机制,能够同时捕捉局部和全局的上下文信息。而Unet是一种经典的图像分割网络,它具有编码器-解码器的结构,能够有效地提取图像的特征并进行像素级的分类。通过将Swin Transformer和Unet...
但是,尽管CNN取得了出色的性能,但是由于卷积操作的局限性,它无法很好地学习全局和远程语义信息交互。 在本文中,我们提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer。标记化的图像块通过跳跃连接被馈送到基于Transformer的U形En-Decoder架构中,以进行局部全局语义特征学习。
Swin-Unet是基于Swin Transformer为基础(可参考Swin Transformer介绍 ),结合了U-Net网络的特点(可参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的U-Net)组合而成的新的分割网络
提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时,在多器官和心脏分割任务上证明,提出的网络超过...
1、Swin-Transformer分类源码(已跑通) 2、Swin-Transformer分割源码(已跑通) 3、Swin-Unet(分割改编) 一. 概要 关于swin transformer的原理有很多文章已经讲得非常清楚了,而且很详细,自问自己的功底是不如这些大佬的,只能尽一份绵薄之力,让大家更方便的跑通代码。那么在这篇博客我想要分享的是我自己在理解swin ...
Unet和Swin-Unet都是语义分割模型,网络结构都是一个类似于U型的编码器-解码器结构。前者是2015年提出的经典模型,全使用了卷积/反卷积操作;后者将这些操作全部改为Transformer。 Unet 网络结构 左侧相当于编码器,右侧相当于解码器。左右各四个Stage。编码器进行四轮卷积(RELU)-池化操作,解码器进行四轮卷积-上采样操作...
Swin-Unet整体框架：编码器、瓶颈、解码器、跳跃连接。编码器：Backbone = Swin-Transformer，Swin-Transformer block操作。输入：图片分割成16*16小方块，进行图片token化和位置编码。编码器工作原理：下采样，Patch Merging降低分辨率。解码器：上采样，Patch Expanding重塑特征图。瓶颈：使用2个连续Swin ...