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...
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...
1、针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种结合transformer和u-net的医学图像肝脏分割方法,能够通过transformer提取全局特征信息来增强u-net网络的编码器部分,并且能够兼顾transformer和u-net网络的优势,从而能够提高医学图像肝脏分割的精确性和全面性。 2、为了解决上述技术问题,本发明采用了如下...
iteration_num = 20 # 迭代次数 network = ResNet_18 optimizer = torch.optim.Adam(network.parameters(), lr=learning_rate) # 优化器 GPU 加速 use_cuda = torch.cuda.is_available() if use_cuda: network.cuda() print(“是否使用 GPU 加速:”, use_cuda) print(summary(network, (3, 32, 32))...
DetNet59和FPN结合,检测效果优于ResNet50和ResNet101,尤其是ResNet101比DetNet59的参数量更多,但效果尚比不过DetNet59,证明了DetNet适用于检测任务。 Tabel 3显示的是在不同IOU阈值时的AP值,AP50表示的是模型的分类能力,AP85表示的是模型的定位精度,观察AP85可以发现,DetNet59远超ResNet50(40.0 vs 34.5),这说明...
将resnet50和transformer并行结合 Inception-v4:Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 作者:Christian Szegedy,Sergey Ioffe,Vincent Vanhoucke 有一条很清楚的经验证明:训练具有残差连接的网络能够显著的加速Inception网络的训练。