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,代码即将开源!作者单位:慕尼黑工业大学, 复旦大学, 华为(田奇等人) 1简介 在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是,基于U形...
其实作者在文章的最后也提到了他们也是直接使用Swin-Transformer在ImageNet上的预训练权值来初始化网络的Encoder和Decoder的,这可能是一个次优方案。不过作者也在努力尝试实现完全端到端的实验了(此处点赞)。 4推荐阅读 5参考 [1].Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation [2].https:...
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。
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 ...
2. 网络框架 2.1 swim VS vit 从图中可以得到,Swin相较于ViT的区别在于:Swim模型的特征图具有层次性,随着特征层加深,特征图的高和宽逐渐变小(4倍、8倍和16倍下采样); **注:**所谓下采样就是将图片缩小,就类似于图片越来越模糊(打码),像素越来越少。如上图(a),最下面的图片大小为经过4倍下采样得到的...
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?
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,代码即将开源!作者单位:慕尼黑工业大学, 复旦大学,...
2 Swin-Unet架构 3 bottleneck理解 bottleneck简单翻译就是瓶颈层,一般在深度较高的网络(如resnet101)中使用,一般结构如下图所示。 其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维度,主要目的是为了减少参数的数量,从而减少计算量,且在降维之后可以更加有效、直观地进行数据的训练和特征提取,对比如下图所示。
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1..3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?
而ResNet就是提出一种方法让网络拥有恒等映射能力,即随着网络层数的增加,深层网络至少不会差于浅层网络。 1…3. 残差块 现在我们明白了,为了加深网络结构,使每一次能够学到更细化的特征从而提高网络精度,需要实现的一点是恒等映射。那么残差网络如何能够做到这一点呢?