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...
论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 引入 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形结构和skip-connections的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是,尽管CNN取得了出色的性能,但是由于卷积操作的局限...
(3)实验发现跳越连接对Transformer也是有效的,因此最终构造了一个基于Transformer的带跳越连接的U型编解码器体系结构,命名为Swin-Unet。 论文地址:[2105.05537v1] Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation (arxiv.org) 代码地址:GitHub - HuCaoFighting/Swin-Unet: The codes for the...
所提出的Swin-Unet与之前Synapse多器官CT数据集上最先进的方法的比较如表1所示。与TransUnet不同,我们在Synapse数据集上添加了我们自己实现的U-Net和Att-UNet的测试结果。实验结果表明,本文提出的类Unet纯transformer方法具有最佳的分割精度,分割精度分别为79.13%(DSC↑)和21.55%(HD↓)。与Att-Unet和最近的TransUnet方...
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、鲁棒的医学图像分割可以在计算机辅助诊断和图像引导的临床手术中发挥基石作用。
论文解读 1. 论文简介 2. 模型结构 3.实验结果 4. 代码 4.1 Swin transformer block 4.2 Encoder 4.3 Bottleneck 4.4 Decoder 4.5 Skip connection 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 论文解读 paper:Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 先写解读,等代...
在Swin Transformer成功的激励下,作者提出Swin- unet来利用Transformer实现2D医学图像分割。swin-unet是第一个纯粹的基于transformer的u型架构,它由编码器、瓶颈、解码器和跳跃连接组成。编码器、瓶颈和解码器都是基于Swin-transformer block构建的。将输入的医学图像分割成不重叠的图像patch。每个patch都被视为一个token,...
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同的图像生成transformer。transformer中的self-attention导致模型计算直线增长,导致transformer不能在低计算能力的硬件上运行。Liu[32]提出了一种利用滑动窗口方法使网络计算线性增长并...
然后,我们基于UNet架构设计了一种多尺度网络在不同分辨率进行特征对齐。在不同尺度,我们可以采用两个模块(Temporal Mutual Self-Attention与Parallel Warping)进行特征提取以及运动处理。最后,我们采用多个TMSA模块进一步进行特征提炼得到深层特征IDF∈RT×H×W×C。
> 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、...