Idea:提出SCUNet,使用swin-conv块提升局部建模能力,使用swin transformer块提升非局部建模能力,将结构集成到UNet中,设计噪声退化模型,模拟真实噪声,合成训练图像对。 Method 网络结构:头尾3×3Conv,中间UNet,基本结构为SC block。SC block中头尾两个1×1Conv,前面切分输入到SwinT和RConv中,输出再C
Medical CV workshop 的一项工作,在医学图像分割领域,U 型网络结构是默认选项,大多是是使用 CNN 构建Unet,当然也有 TransUNet 这种融合 CNN 和 Transformer 的 Unet,本文作者更进一步,看到 Swin Transformer 在众多任务上取得的良好效果后,提出了 Swin-Unet,只用 Swin Transformer 来构建 U 型网络做2D 医学图像...
本发明涉及一种面向分割任务的融合Swin Transformer与UNet的迁移学习方法和系统,包括:步骤1、将包含Nc个通道待分割图像输入到特征提取网络F;步骤2、将所述特征提取网络F提取的不同尺度的矢量化特征复原为不同尺度特征图;步骤3、将不同尺度的特征图输入到分割网络S中,获
高性能:Swin-Unet结合了Swin Transformer和Unet的优势,能够捕获图像中的全局和局部信息,从而提高分割精度。 多尺度特征学习:通过编码器和解码器的结构,Swin-Unet能够学习到图像的多尺度特征,适应不同尺度的目标分割。 高效计算:Swin Transformer的自注意力机制具有较高的计算效率,使得Swin-Unet在保持高性能的同时,降低了...
SwinUnet是一种针对医学图像分割的纯Transformer架构，旨在提升分割精度。其主要特点和优势如下：结合Swin Transformer模块：SwinUnet结合了Swin Transformer模块，构建了一个带有跳过连接的对称编码器解码器架构。这一设计实现了从局部到全局的自注意过程，提升了分割效果。对称编码器解码器架构：该架构在解码器中...
该算法首先采用 UNet模型对叶片进行分割,其次使用 Swin-Transformer模型进行病虫害识别.通过在自建的西瓜叶片数据 集上进 行对比实验,文章所提算法识别准确率达到92.9%,相比直接在原始图像上使用Swin-Transformer模型进行病虫害 识别,准确率提高了3.2%.实验结果表明,使用分割后的图像进行病虫害分类可以显著提高识别准确率....
在本文中,作者提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer模型。标记化的图像块通过跳跃连接被送到基于Transformer的U形Encoder-Decoder架构中,以进行局部和全局语义特征学习。 具体来说,使用带有偏移窗口的分层Swin Transformer作为编码器来提取上下文特征。并设计了一个symmetric Swin Transformer-based...
我认为Swin-Unet是把Unet结构和Swin Transformer放在一起时自然而然产生的想法。因为Unet的主干网络本身就不一定是原本论文里的样子,可以是Resnet、VGG,可以是TransUnet这种CNN和Transformer结合的形态。关键还是在于有跳跃连接,而Swin Transformer又更加高效轻量,长程注意力也有很大优势。
本发明涉及一种面向分割任务的融合SwinTransformer与UNet的迁移学习方法和系统,包括:步骤1、将包含Nc个通道待分割图像输入到特征提取网络F;步骤2、将所述特征提取网络F提取的不同尺度的矢量化特征复原为不同尺度特征图;步骤3、将不同尺度的特征图输入到分割网络S中,获得源域与目标域两个域所需分割对象的分割结果;步...
Swin-Unet:当Transformer与U-Net相遇的医学图像分割新范式 医学图像分割是病灶定位、手术规划等临床场景的核心技术,但传统卷积神经网络(CNN)因局部感知特性,难以捕捉全局语义关联。针对这一痛点,2021年提出的Swin-Unet创新性地将Transformer与U-Net架构结合,成为首个基于纯Transformer的医学图像分割模...