在VT-W-MSA中,将体积均匀地分成更小的非重叠窗口,如图 b所示。由于相邻窗口中的标记无法通过VT-W-MSA 相互看到,使用VT-SW-MSA中的移位窗口(参见图b最右侧),其可以桥接 VT-W-MSA 相邻窗口中的标记。将所有模块结合起来,VT-Enc-Blk实现了以下功能,其中z^l和zl分别表示块l的VT-W-MSA模块和MLP模块的输出特...
UNet(全名为 U-Net)是一种深度学习架构,最初由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox于2015年提出,用于图像分割任务。该网络的名称来源于其U形状的架构,该架构使得网络在编码和解码过程中能够捕捉多尺度的特征信息。UNet主要用于语义分割,医学图像分割等领域,其优点在于可以有效地学习和还原输入图像的细节。
深层特征图更倾向于表达图像的语义信息;蕴含的空间信息更少,语义特征更多。 不同层的特征图 U形网络架构能够更充分地融合浅层特征和深层特征,这也是UNet性能优于FCN的主要原因。 UNet轻量化的网络架构也使得我们可以更方便地根据具体的任务特点进行模型改进,实现更快速地开发。 网络架构 UNet网络架构 UNet的主干分为...
下面是UNet++和U-Net架构的示意图。 UNet++ 在原始的U-Net上加了3个东西: 重新设计的跳跃路径(显示为绿色) 密集跳跃连接(显示为蓝色) 深度监督(显示为红色) 重新设计的跳跃路径 在UNet++中,增加了重新设计的跳跃路径(绿色显示),以弥补编码器和解码器子路径之间的语义差别...
首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示: UNet 网络结构 「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了,通过Conc...
首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示: UNet 网络结构 「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了,通过Conc...
首先回顾一下UNet,UNet的结构如下图所示: UNet 网络结构 「从UNet的网络结构我们会发现两个最主要的特点,一个是它的U型结构,一个是它的跳层连接。」其中UNet的编码器一共有4次下采样来获取高级语义信息,解码器自然对应了4次上采样来进行分辨率恢复,为了减少下采样过程带来的空间信息损失跳层连接被引入了,通过Conc...
U-net架构示意图 局部化与上下文 局部化能力: 该网络可以进行局部化。训练数据: 以patch为单位的训练...
该网络还使用了跳跃连接,将上采样结果与编码器中具有相同分辨率的子模块的输出进行连接,作为解码器中下一个子模块的输入。 架构中的一个重要修改部分是在上采样中还有大量的特征通道,这些通道允许网络将上下文信息传播到具有更高分辨率的层。因此,拓展路径或多或少地与收缩路径对称,并产生一个 U 形结构。 在该网络...
UNet的网络架构通常包含多个由卷积层和池化层组成的编码器块,每个编码器块都会对输入图像进行特征提取,并将输出与相邻块相连。在解码器部分,通常会使用上采样层将特征图的大小放大,并与编码器块的输出连接,以便获得更高分辨率的特征图。UNet可以用于医学图像分割,例如分割肝脏或肿瘤,也可以用于遥感图像分割,其...