参数设置def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=[2, 2, 2, 2], depths_decoder=[1, 2, 2, 2], num_heads= [3, 6, 12, 24],window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, qk_scale=None, drop_rate=0., attn_dr...
其中，C是浅层特征的通道数，在后⼀个实验部分中，我们都设置为96.UNet 特征提取⽹络：然后，将浅层特征F shallow输⼊UNet特征提取M UFE(⋅)，UNet⽤来提取⾼级、多尺度深度特征F deep∈R H×W×C：F deep=M UFE(F shallow)其中，M UFE(⋅)是带有Swin变压器块的UNet架构，它在单个块中包含8...
输入图像大小设置为224,patch大小设置为4。 在具有32GB显存的Nvidia V100 GPU上训练模型。 ImageNet上预先训练的权重用于初始化模型参数。 batch size为24,SGD优化器,weight decay为1e−41e-41e−4, momentum为0.90.90.9。 实验结果 Effect of input size:以224×224,384×384224\times 224,384 \times 38...
window_size=7, shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, qk_scale=None, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.dim = dim self.input_resolution = input_resolution self.num_heads = num_heads self.window_...
在分割结构中,卷积模块主要实现两个步骤:对 整幅图像的切片处理(侯佩和齐亚莉,2021)和嵌入 向量.首先利用二维卷积将 stride,kernelsize 设置为 patch_size 大小,patch_size 在本次实验中前期预处 理为 4,这样经过卷积操作形成 4 × 4 个尺寸大小为 (H/4,W/4)特征图,乳腺癌 X 光数据集中大部分的肿 瘤...
5.1 window attention中的相对位置编码 代码位置位于: ./model/SUNet_detail.py 中的89行左右 我这里展示了一个例子: >>>importtorch>>>coords_h=torch.arange(3)>>>coords_w=torch.arange(3)>>>coords=torch.stack(torch.meshgrid([coords_h,coords_w]))>>>coords ...
输入图像大小设置为224,patch大小设置为4。 在具有32GB显存的Nvidia V100 GPU上训练模型。 ImageNet上预先训练的权重用于初始化模型参数。 batch size为24,SGD优化器,weight decay为1e−41e-41e−4, momentum为0.90.90.9。 实验结果 Effect of input size:以224×224,384×384224\times 224,384 \times 38...