在Swin-Unet中,Swin Transformer被应用于编码、瓶颈和解码模块。值得注意的是,Swin-Unet中每个层的特征压缩比TransUNet要小。Swin-Unet并没有添加额外的Transformer模块,而是用Transformer模块替换了卷积模块,从而有效减少了模型参数的数量。 总体而言,Swin-Unet充分利用了Swin Transformer和U-Net的优势,为医学图像分割提供...
至此,UNet网络用到的模块都已经写好,我们可以将上述的模块代码都放到一个unet_parts.py文件里,然后再创建unet_model.py,根据UNet网络结构,设置每个模块的输入输出通道个数以及调用顺序,编写如下代码: importtorch.nn.functionalasFfromunet_partsimport*classUNet(nn.Module):def__init__(self,n_channels,n_classes,...
Down模块: UNet网络一共有4次下采样过程,模块化代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classDown(nn.Module):"""Downscaling with maxpool then double conv"""def__init__(self,in_channels,out_channels):super().__init__()self.maxpool_conv=nn.Sequential(nn.MaxPool...
可以看到总体架构是一个一Transformer为基本模块的UNet架构,在可学习参数较少的三个上采样阶段插入了作者提出的提示模块(Prompt Block),用于生成可学习的提示参数,并在恢复过程中使用这些提示来指导模型。 提示模块由提示生成模块(Prompt Generation Modele, PGM)和提示交互模块(Prompt Interaction Module, PIM)组成。前者...
4.3 分类指导模块(Classification-guided Module,CGM) 该模块的提出是为了解决医学图像分割过程中非器官图像出现假阳性的现象(意思就是输入一张没有目标器官的图像,经过模型测试,结果显示存在目标器官的假象)。这个分类指导模块就是将模型的最深层经过dropout,卷积,sigmoid等一系列的操作之后得到一个是否有目标器官...
UNet是医学图像分割领域中最受欢迎的模型之一,因其灵活性、优化的模块设计以及在各种医学图像模态中的成功应用而广受关注。UNet从本质上来说也属于一种全卷积神经网络模型,它的取名来源于其架构形状:模型整体呈现U形,它兼具轻量化与高性能,通常作为语义分割任务的...
作者通过各层之间的稠密连接,互相连接起来,就像Denset那样,前前后后每一个模块互相作用,每一个模块都能看到彼此,那对彼此互相熟悉,分割效果自然就会变好。 在实际分割中,一次次的下采样自然会丢掉一些细节特征,在Unet中是使用skip connection来恢复这些细节,但能否做的更好呢?Unet++就给出了答案,这种稠密连接的方式...
在卷积层内,卷积之后得到的特征图进行BatchNorm操作,再进入激活函数ReLU即可。所以这就是我们第一个需要编码的小模块。 1.1.2 左部分每一层:下采样+卷积层 这部分就比较简单了,除了最后一层之外,所有都需要进行下采样,所以结合1.1.1中的卷积层,每一层做一次kerner_size=2的下采样+卷积层(两次卷积操作)即可。
RCAN论文中最大的创新点就是在图像超分任务中引入了通道注意力机制,本论文创新点之一是将RCAN中基于一阶的通道注意力机制换成了基于二阶统计的注意力机制,此外是第一次将non-local注意力机制引入到图像超分任务中,在深层特征提取的一头一尾加上了最原始的non-local模块,当然介于non-local模块的计算量太大的问题,...