与U-Net类似,Hatamizadeh等人[139]在编码器中使用Transformer的不同阶段将流从收缩路径传递到提取路径,并将多分辨率上下文信息(在将嵌入序列重塑为适当的张量形状并应用卷积运算后)与基于CNN的解码器合并以改进分割掩码预测。UNETR从体积数据中生成均匀的、不重叠的斑块,并应用线性投影将斑块(Patch)投影到整个Trans
创新点 提出MWG-UNet++模型,将Transformer集成到U-Net框架中,增强了模型捕捉长距离依赖和全局上下文的能力。 利用WGAN进行数据增强,有效解决医学影像数据集有限的问题,提升模型训练效果和泛化能力。 改进U-Net的跳跃连接为残差路径,结合Transformer的自注意力机制,提升了分割性能和训练效率。 研究方法 构建模型:设计包含生...
与传统CNN结构不同, Transformer 结构中隐藏特征的大小是恒定的,并且直接使用U-Net结构并不简单。有许多模型使用 Transformer 作为分割的 Backbone ,并重新设计 Transformer 的结构,例如多尺度视觉 Transformer [49],金字塔视觉 Transformer [50],多路径视觉 Transformer [51]等。在本工作中,选择知识蒸馏来将训练过的...
然而,DiTs 及其改进工作在潜在空间图像生成任务上抛弃了广泛应用的 U-Net 架构,引发了作者的好奇心,因为 U-Net 的归纳偏置被认为有助于去噪。因此,作者重新考虑在典型的 U-Net 架构上部署 DiTs。 为了实验 U-Net 与 DiT 的结合,作者首先提出了一个简单的 U-Net 风格的 DiT(DiT-UNet)并与类似大小的各向同性...
一、Unet 网络结构 U-Net 如下图所示,是一个 encoder-decoder 结构,左边一半的 encoder 包括若干卷积,池化,把图像进行下采样,右边的 decoder 进行上采样,恢复到原图的形状,给出每个像素的预测。 编码器有四个子模块,每个子模块包含两个卷积层,每个子模块之后有一个通过 maxpool 实现的下采样层。输入图像的分辨率...
最近一种基于视觉Transformer改进的U-Net来检测多光谱卫星图像中甲烷排放的深度学习方法登上了Nature子刊。与传统方法相比,该方法可以识别更小的甲烷羽流,显著提高检测能力。 这类Transformer与U-Net结合的策略是一种创新的深度学习方法,它利用了U-Net能够保留高分辨率特征和精确定位的优势,并通过引入Transformer的自注意力...
tle题目TransUNet: Rethinking the U-Net architecture design for medical imagesegmentation through the lens of transformersTransUNet: 通过Transformer的视角重新思考U-Net架构在医学图像分割中的设计01文献速递介绍卷积神经网络(CNNs),特别是全卷积网络(FCNs)(Long 等,2015),在医学图像分割领域中获得了显著的关注。在...
研究表明，通过在潜在扩散模型 (LDM) 框架下构建 DiT 设计空间并对其进行基准测试，其中扩散模型在 VAE 的潜在空间内进行训练，可以成功地用 transformer 替换 U-Net 主干。本文进一步表明 DiT 是扩散模型的可扩展架构：网络复杂性（由 Gflops 测量）与样本质量（由 FID 测量）之间存在很强的相关性。通过简单地扩展...
为解决脑出血(ICH)医学图像分割难题,研究人员结合 U - Net 与 Transformer 开展研究,成果显著提升分割精度。 脑出血(Intracerebral Hemorrhage,ICH)医学图像分割在临床诊断和治疗规划中起着至关重要的作用。U - Net 架构因其编码器 - 解码器设计和跳跃连接而被广泛应用,但在准确勾勒像 ICH 区域这样的复杂结构时常常...
其次,在跳跃连接中引入交叉注意,以过滤掉非语义特征,允许在 U-Net 解码器中进行精细的空间恢复。 全局环境对于复杂的器官分割是至关重要的,但是不能被普通 U-Net 所捕获。例如 a 中的蓝十字区域。图b 为 U-Transformer 网络通过注意力来表示完整的图像上下文。 The U-Transformer Network U-Transfo...