当有一个分层式的卷积神经网络,每卷积一次会输出一张feature map,每一个feature map的receptive field(感受野)是不同的,能抓住物体不同尺寸的特征,从而能够很好处理物体不同尺寸的问题。 对于物体分割,最常用的就是UNet,为处理物体不同尺寸这个问题就提出了skip connection这个方法。当下采样完了,要上采样时,不仅从...
Swin Transformer人为Transformer可以作为视觉的一个通用框架,而不仅仅是分类,但目标检测、分割等任务需要学习到至关重要的多尺度特征,比如目标检测通常采用特征金字塔,分割采用UNET这种跳跃连接的操作来获取多尺度特征,Swin Transformer提出采用层级结构,提出了多尺度的Transformer结构,但随着图片分辨率的增大,计算量增长较快,S...
如何将swin transformer加到maskrcnn swin transformer unet,SwinTransformerSwintransformer是一个用了移动窗口的层级式(Hierarchical)transformer。其像卷积神经网络一样,也能做block以及层级式的特征提取。本篇博客结合网上的资料,对该论文进行学习。摘要本篇论文提
总的来说,Swin-Unet模型是一种基于Transformer的语义分割模型,具有高效、精确、灵活等优点。在实际应用中,我们可以通过对模型进行适当的优化和调整,使其更好地适应自己的数据集和任务需求,实现更好的分割效果。 需要注意的是,在使用Swin-Unet模型进行语义分割时,我们需要充分理解模型的结构和原理,以及掌握相关的深度学...
今天看到了这篇把swin-transformer用在分割上的文章,实在跪服,手速有点太快了,真心拼不过呀。这篇文章让我眼前一亮,他和以往的transformer用在图像分割领域的方法不一样。以往的transformer都是被用在encoder部分的,就是把UNet的encoder用transformer替换一下。再怎么改也跳不出这个范围,就没见过transformer用在decoder...
2、实现方便快捷的编程，例如我们要将Unet变成Swin-Unet，我们将只需要直接将Conv2D模块替换成SwinT模块即可。我们通常需要在同一个网络中，不仅使用Swin Transformer中的块，也会使用到Conv2D模块(例如Swin Transformer用在上层抽取全局特征，Conv2D用在下层抽取局部特征)，因此我们要对原Swin Transformer模型进行架构上的...
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...
Swin-Unet的创新之处在于结合了Swin Transformer模块，构建了一个带有跳过连接的对称编码器-解码器架构。这一设计实现了从局部到全局的自注意过程，且在解码器中，通过将全局特征上采样至输入分辨率，进行相应的像素级分割预测，以此提升分割效果。Swin-Unet的另一大贡献在于，不依赖于卷积和插值运算，设计了...
同样的道理,有了这些多尺寸的特征图以后,也可以把它扔给一个 UNET,然后就可以去做分割了 所以这就是作者在这篇论文里反复强调的,Swin Transformer是能够当做一个通用的骨干网络的,不光是能做图像分类,还能做密集预测性的任务。 第四段主要就开始讲 Swin Transformer一个关键的设计因素---移动窗口的操作,如下图...
2. Swin-UNet: 将 Swin Transformer 应用于医学图像分割任务的模型,采用 U-Net 架构来进行像素级别的分割,取得了很好的效果。 3. ShapeSwin: 将 Swin Transformer 应用于3D物体识别任务的模型,通过在局部加入形状信息来提高模型的性能。 4. Swin-Mixer: 将 Swin Transformer 应用于图像分类的模型,采用了 Mixer ...