但transformer低级细节不足,可能导致本地化能力有限。 本文提出TransUNet,比transformer和Unet都要好,可作为医学图像分割的替代方案。transformer从cnn的特征图编码图像块,作为输入序列,用于提取全局特征。解码器上采样编码特征,与高分辨率CNN特征结合,进行精确定位。 代码已开源:https://github.com/Beckschen/TransUNet 方法...
DS-TransUNet: Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image Segmentation 论文:arxiv.org/abs/2106.0671 Swin Transformer、更多相关阅读 Introduction 医学图像分割是一个重要而又具有挑战性的研究问题,涉及到临床应用中的许多常见任务,如息肉分割、病变分割、细胞分割等。而医学图像分割是医学图像处理与分析领域中一...
表V使用Vaihingen数据集和Potsdam数据集比较了每个类别的准确性。虽然所提出的FTransUNet在两个数据集上都显著提高了整体性能,但低植被和树木的准确性在两个数据集上表现出略有不同的变化模式。 结构分析 消融实验 模型复杂度分析 结论 本文提出了一种新颖的多级多模态融合方案FTransUNet,用于遥感数据的语义分割,该方案...
想尝试TransUnet,先稍微的了解了一下结构。 如果阅读到这篇文章,请略过,本文仅是个人的随笔。 但如果有想了解如何预处理数据并将它们传入网络,请读之后的文章,有详细的说明,也是为我之后做自己的其他任务而做的笔记。 1. 链接 Link sci论文:https://arxiv.org/pdf/2102.04306.pdf 参考...
1)提出的基于注意力的BS-TransUNet模型,与传统的网络模型相比,考虑全局语义分割端到端的料线提取方式得到的料线更准确,不仅实现了更高的分割精度,而且改善了微小特征漏检和边界分割差的问题。 2)料线提取语义分割方法使用全监督学习方式,所用数据...
于是，Transformer凭借其自注意力机制成为替代选择。然而，直接将Transformer应用于编码和解码存在局限，导致低分辨率特征，影响定位能力。为此，TransUnet应运而生，它巧妙融合了U-Net和Transformer，强化了编码功能，并在多器官和心脏分割任务中表现出色。传统CNN在纹理、形状和尺寸变化的病变处理上存在不足，而...
TransUnet论文笔记 医学领域的图像分割是人体健康诊断系统的必要条件,在众多解决图像分割的模型中,U-Net成为de-facto standard并且取得了重大成功,然而由于CNN卷积神经网络的局限性,U-Net通常对于long range dependency的解释性并不好,因此,专门对于sequence-to-sequence模型而设计的带自注意力的transformer就成为了替代的...
TransUnet官方代码训练自己数据集（彩色RGB3通道图像的分割）_transunet训练自己的数据集_小小小MaYi的博客-...