(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...
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...
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 ...
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...
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,代码即将开源!
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。
2. Cao H, Wang Y, Chen J et al (2021) Swin-Unet: Unet-like pure transformer for medical image segmentation, pp 1–14. [Online]. arXiv:2105.05537 3. Liu Z, Lin Y, Cao Y et al (2021) Swin transformer: hierarchic...
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...
下图为语义分割数据集ADE20K上的表现。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。
2. Cao H, Wang Y, Chen J et al (2021) Swin-Unet: Unet-like pure transformer for medical image segmentation, pp 1–14. [Online]. arXiv:2105.05537 3. Liu Z, Lin Y, Cao Y et al (2021) Swin transformer: hierarchical vision transformer using shifted windows. In: Proceedings of the IE...