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: Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation Swin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯transformer Published: 2021 May 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFightin... 查看原文 R2Unet实现眼底图像血管分割 ...
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...
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文:https://arxiv.org/pdf/2105.05537.pdf 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet(应该是暂未开源) Abstract(摘要) 在过去的几年里,卷积神经网络(CNNs)在医学... ...
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。
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...