将 U-Net 主干网络首次引入扩散模型的研究可追溯到 Ho 等人，这种设计模式继承了自回归生成模型 PixelCNN++，只是稍微进行了一些改动。而 PixelCNN++ 由卷积层组成，其包含许多的 ResNet 块。其与标准的 U-Net 相比，PixelCNN++ 附加的空间自注意力块成为 transformer 中的基本组件。不同于其他人的研究，Dhariwal ...
U-NeTrans at the Edge: Precision and Adaptability in Medical Image Analysis through Segment-based U-Net and Transformer Integration 方法:本文提出了一种新颖的U-NeTrans方法,通过将U-Net和Transformer结合起来,实现了在资源受限的移动设备上进行医学图像分析的高效性能。 创新点: 结合U-Net和Transformer架构的U...
U-Transformer克服了U-Net无法建模远程上下文交互和空间依赖性的问题,这对于在具有挑战性的上下文中进行精确分割至关重要。为此,注意力机制在两个主要级别上合并:自注意模块利用编码器特征之间的全局交互,而跳跃连接中的交叉注意力通过滤除非语义来实现U-Net解码器中的精细空间恢复特征。 在两个腹部CT图像数据集上进行...
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...
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 DiT ...
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 DiT ...
扩散Transformer (DiTs)将 Transformer 架构引入到潜在空间图像生成的扩散任务中。具有各向同性的架构,通过一系列 Transformer 块的链式组合,DiTs展示了竞争性的性能和良好的可扩展性; 但与此同时,DiTs放弃U-Net及其后续改进是值得重新思考的。为此,作者进行了一个简单的玩具实验,比较了一个采用U-Net架构的DiT与一个各...
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...
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 DiT ...