受此启发,作者通过在普通U-Net编码器和解码器之间设计一个通道化的Transformer模块来构建UCTransNet框架,以更好地融合编码器特性,减少语义差距。 具体来说,本文提出了一种通道转换器(Channel Transformer, CTrans)来替代U-Net中的skip connection,它由两个模块组成:用于多尺度编码器特征融合的CCT(Channel-wise Cross ...
结果表明,UCTransNet可以产生更好的分割结果,与Baseline模型的分割结果相比,UCTransNet的分割结果更接近ground truth。可以看出,提出的方法不仅突出了右侧显著区域,消除了混淆的假阳性病变,而且产生了连贯的边界。这些观察结果表明UCTransNet能够在保留详细形状信息的同时进行更精细的分割。 如表3所示,在所有数据集上,“Base...
UCTransNet的提出为医学图像分割领域带来了新的思路和解决方案。通过重新思考U-Net中跳跃连接的作用,并引入Channel Transformer模块,UCTransNet实现了更智能和高效的特征融合,从而提高了分割的准确性和鲁棒性。 随着深度学习技术在医学影像分析中的不断发展,我们可以期待看到更多像UCTransNet这样的创新架构涌现。这些技术的进...
Uctransnet参数量反映模型规模与复杂度。 其参数量对模型性能表现有重要作用。参数量影响模型存储需求。计算参数量需考虑网络结构细节。不同层的参数量贡献各有不同。卷积层参数量取决于核大小等因素。全连接层参数量与神经元数量有关。参数量多模型理论上能学习更复杂特征。但过多参数量易导致过拟合问题。 分析参数...
实验结果表明,UCTransNet可以得到更精确的分割性能,并在不同数据集和传统架构(包括transformer或U-Shape框架)的语义分割方面取得了一致的改进。 本文主要贡献: 分析了skip connections在多个数据集上的有效性,表明独立简单复制是不合适的。 提出了一个新的视角来提高语义分割的性能,即通过更有效的特征融合和多尺度的通道...
UCTransNet是一种创新的医学图像分割框架，它在U-Net基础上引入了一个CTrans模块。CTrans模块包括CCT（Channel-wise Cross Fusion Transformer）和CCA（Channel-wise Cross Attention）两个子模块。CCT模块用于多尺度编码器特征融合，CCA模块则引导融合的多尺度通道信息与解码器特征有效连接，以消除歧义。这种...
实验结果表明,UCTransNet可以得到更精确的分割性能,并在不同数据集和传统架构(包括transformer或U-Shape框架)的语义分割方面取得了一致的改进。 本文主要贡献: 分析了skip connections在多个数据集上的有效性,表明独立简单复制是不合适的。 提出了一个新的视角来提高语义分割的性能,即通过更有效的特征融合和多尺度的通道...
Based on our findings, we propose a new segmentation framework, named UCTransNet (with a proposed CTrans module in U-Net), from the channel perspective with attention mechanism. Specifically, the CTrans module is an alternate of the U-Net skip connections, which consists of a sub-module to...
If you want to implement UCTransNet on a customized dataset, the easiest way is to organize the file structure similar to GlaS as described above. Ensure that the images are in the.jpgformat, and the mask IDs should match the image IDs but with the.pngextension. ...
Implementation of our AAAI'22 work: 'UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer'. - UCTransNet/nets/UCTransNet.py at main · McGregorWwww/UCTransNet