Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络,其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder,表现SOTA!性能优于TransUnet、Att-UNet等,...
相较于 TransUNet,去掉CNN编码,用 Swin Transformer 来代替原先的 ViT,将 UNet 全部结构都换成 Swin Transformer。因而,基于 Swin Transformer 的Swin-UNet就应运而生。 提出Swin-UNet 的论文为 Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation,由慕尼黑工业大学、复旦和华为于2021年5月提出。
相较于同为transformer的DeiT-S, Swin Transformer-S有了5%的性能提升。相较于ResNeSt-200,Swin Transformer-L也有5%的提升。另外可以看到,在UNet的框架下,Swin Transformer的各个版本都有十分优秀的成绩,这充分说明了Swin Transformer是CV领域的通用骨干网络。 参考文献 Swin Transformer 5.ViT( Vision Transformer-202...
Swin-UNet由慕尼黑工业大学、复旦和华为在2021年5月提出。论文名称为:Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2105.05537.pdf代码链接: https…
最近有大量的研究工作将transformer引入CV域,并取得了良好的效果。具体来说,Dosovitskiy等人[29]将图像分成16X16个图像块,然后将其拉伸成一维向量,然后送入网络中完成图像分类任务。Chen等人[38]提出了一种基于卷积运算的transformer与Unet相结合的TransUnet方法,实现医学图像的分割。蒋等[39]设计了与对抗生成网络结构相...
ViT 应用 Transformer 比较简单直接,因为其没有仔细考虑视觉信号本身的特点,所以它主要适应于图像分类任务,对于区域级别和像素级别的任务并不是很友好,例如物体检测和语义分割等。为此,学术界展开了大量的改进工作。其中,Swin Transformer 骨干网络 [2] 在物体检测和语义分割任务中大幅刷新了此前的纪录,让学术界更加确信...
3. 即使与目前最强劲的nnUNet相比,nnFormer仍然取得了小幅度的提升。 二、研究背景介绍 由于Transformer本身可以有效地捕捉和利用像素或体素之间的长期依赖(long-term dependencies),近期出现了非常多结合CNN和Transformer的针对医疗影像处理的模型和网络。其中大部分结果表明,在CNN中合适的位置嵌入类Transformer的结构,可以...
图1 ST-LaneNet: 基于Swin Transformer和改进LaneNet的车道检测网络结构 具体工作步骤如下:(1)将车辆前视图作为输入,通过二值化网络对车道线边缘特征进行提取,并获得车道线边缘建议二值化的特征图;(2)将车辆前视图作为输入,通过图像编码器和图像解码器获得车道线边缘建议特征分割图,其中将深度可分离卷积应用于图像编码...
Swin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯transformer Published: 2021 May 论文:https:///abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 问题动机: 得益于深度学习的发展,计算机视觉技术在医学图像分析中得到了广泛的应用。图像分割是医学图像分析的重要组成部分。特别是准确、鲁棒的医学图像分...
SwIN UNET是一种基于Transformer的深度学习模型,常被应用于医学图像分割中。要修改SwIN UNET的代码以避免使用预训练模型,主要涉及修改模型加载权重的部分、调整网络结构以适应从零开始的训练、以及优化训练策略。在这些修改中,调整网络结构以适应从零开始的训练尤为关键。从零开始训练一个基于Transformer的网络,意味着网络初...