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:...
https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unetgithub.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 小结 受U-Net 网络的启发,本文应用Swin Transformer block作为主要的结构。在结构上采用U型结构的设计思想,并提出了Patch expanding layer 来恢复图像的分辨率这是原始Swin Transformer 结构中没有的,skip connection 采用和U-Net 结...
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...
作者:louwill,来自:Swin-UNet:基于纯 Transformer 结构的语义分割网络 欢迎关注 @机器学习社区 ,专注机器学习、人工智能、深度学习领域前沿技术 自从Transformer 被引入计算机视觉以来,催生了大量相关研究与应用。在图像分割方向,涌现了像 SETR 和 TransUNet 等基于 Transformer 的语义分割网络模型。
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?
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?