最深的编码器层产生256个空间粗糙的特征图(该数字随着网络架构的变化而变化),其中一些用于编码器-解码器网络之间的通信。每个编码器网络的输出是256个特征图,具有较小的空间尺寸。这256个特征图中的最后个被引导到通信网络中,通信网络处理它们并返回具有相同尺寸的修改后的特征图,以替换原始输入特征图;参见3.1.3小节...
具体步骤如下: 步骤1:输入大小为256×256的图像,通过第一次卷积操作,使用3×3的卷积核,得到256×256×64的特征图。 步骤2:再进行一次3×3卷积操作,保持特征图的大小不变,输出仍然是256×256×64。 步骤3:通过2×2的最大池化操作(Max Pooling),将特征图的分辨率减半,输出为128×128×128。 步骤4:重复上述...
strides=(2, 2), padding='same')(c6)u7 = tf.keras.layers.concatenate([u7, c5])c7 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_normal', padding='same')(u7)c7 = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activati...
输入图像(X):创建一个数组来存储输入图像。在这个数组中,每张图像的大小为 256x256 像素,并且有 3 个颜色通道(RGB)。然而,最初这些图像的内容未指定,它们都填充了零。 目标标签(y):目标标签代表模型应该学习的正确的输出。这个数组也包含具有 256x256 像素大小的掩码,但只有一个颜色通道(黑白)。最初,这些掩码...
通过简单地扩展 DiT 并训练具有高容量主干（118.6 Gflops）的 LDM，可以在类条件 256 × 256 ImageNet 生成基准上实现 2.27 FID 的最新结果。Diffusion Transformers DiTs 是一种用于扩散模型的新架构，目标是尽可能忠实于标准 transformer 架构，以保留其可扩展性。DiT 保留了 ViT 的许多最佳实践，图 3 显示了...
8.上采样,通道数进一步减小变成256x256,长宽再变大一倍,得到256x104x104,和下采样过程中通道是256x136x136的部分拼接,因为长宽不同,所以需要裁剪,将下采样过程中的结果裁剪成256x104x104,按通道维度拼接,得到512x104x104,再经过卷积和ReLU,通道数减半,变成256x102x102,再经过卷积和ReLU,得到256x100x100; ...
U-Net是一个基于卷积神经网络(CNN)的端到端图像分割模型,其主要特点是其对称的编码器-解码器结构。编码器负责提取图像特征,而解码器则重建并生成分割后的图像。 01 U-Net的框架 U-Net的结构可以分为两部分:收缩路径(编码器)和扩展路径(解码器)。
每个2d MRI切片的尺寸调整为256×256,并使用对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)对直方图进行均衡。训练数据集分为40个培训案例和10个验证案例。如表2所示,我们的模型在没有任何预训练的情况下优于所有基线方法。Train Time和GM分别代表批次大小为2时的训练时间成本(总天数和小时数),以及批次大小为2时的GPU内存...
于是在接下来，研究人员就专注于DiT-XL/2，他们在ImageNet上训练了两个版本的DiT-XL/2，分辨率分别为256x256和512x512，步骤分别为7M和3M。当使用无分类器指导时，DiT-XL/2比之前的扩散模型数据都要更好，取得SOTA效果：在256x256分辨率下，DiT-XL/2将之前由LDM实现的最佳FID-50K从3.60降至了2.27。并且...
def testGenerator(test_path,num_image = 30,target_size = (256,256),flag_multi_class = False,...