这是一篇23年发布的新论文，论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net，该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块，有效地利用了底层和高层语义信息。DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。每个CSA块...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA块后面跟着一...
这是一篇23年发布的新论文,论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net,该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块,有效地利用了底层和高层语义信息。 DCSAU-Net 1、架构 DCSAU-Net 的编码器首先使用 PFC 策略从输入图像中提取低级语义信息。 CSA 块应用具有不同卷积数和注意机制的多路径特征组。 每个CSA...
这一段时间做项目用到了U-Net网络模型,但是原始的U-Net网络还有很大的改良空间,随手加了点东西: 每次的下采样的过程中加入了通道注意力和空间注意力(大概就是这样) 代码跑出来后,效果比原来的U-Net大概提升了一个点左右,证明是有效的,改动很少,放出代码 classChannelAttentionModule(nn.Module):def__init__(se...
在本文中,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-net(AMSA-UNet),该方法结合了多输入多输出网络架构与 Transformer 模块,以解决由单尺度U-Net网络引起的图像空间特征丢失问题。该方法通过在解码器模块中引入自注意力来增强模型的感受野。同时,利用傅里叶变换提高模型的计算能力并降低其计算复杂度。此外,保留了传统...
在特征提取和合成阶段,在Wave-U-Net 的编码和解码模块中设计并引入了残差单元来解决梯度消失问题。这样可以构建更深的体系结构以提取更深层语义特征;在Wave-U-Net 的跳跃连接中设计并引入了注意力门控机制,利用从解码块提取的特征来调整从编码块转换的特征的权重,以减少它们之间存在的语义鸿沟。在MUSDB18 数据集上...
通过两组实验来说明MEAU-Net 模块的先进性,第一组实验验证多编码器对网络分割的影响;第二组实验在三编码器U-Net 基础上,探索混合注意力机制对模型性能的影响;最后,将MEAU-Net 与先进分割方法作比较。需要说明的是,采用DSC、Recall、VOE 和RVD 等4 个评价指标对算法进行评价,但是体积重叠误差VOE 和相对体积差异RV...
注意力模型可以很好的嵌入到CNN框架中,而且不增加计算量的同时提高模型性能。 架构 model attention模块用在了skip connection上,原始U-Net只是单纯的把同层的下采样层的特征直接concate到上采样层中,改进后的使用attention模块对下采样层同层和上采样层上一层的特征图进行处理后再和上采样后的特征图进行concate ...
该方法在U-Net 网络的基础上融入空间注意力模块和通道注意力模块，改善分割网络对复杂环境的感知能力，克服复杂环境对分割结果的干扰从而提高分割效果。在肺结节公开数据集(LUNA16)上进行实验结果表明，本文提出的分割方法能够准确地分割出肺结节区域，能够较为有效地实现肺结节图像分割。 关键词 肺结节，图像分割，U-...
针对U-Net图像分割在下采样过程中会丢失过多信息且在上采样过程恢复效果不佳,从而导致图像分割精度降低的缺陷,提出了一种基于多层次自注意力机制的U-Net图像分割算法。该多层次自注意力机制在每一层上采样层前均嵌入自注意力模块,将上采样...