双通道结构 集成专用的KAN层 引入标记化KAN模块 结合注意力机制 近几年有关U-Net的研究是越来越火了,创新也是越来越难做,不过今年新技术KAN的出现给我们创造了一个新的突破口,特别KAN+UNet这种结合已经在医学图像分割等视觉任务中实现了超常发挥。 从多方面来讲,这种方法不仅可以增强模型对复杂特征和模式的捕捉能力...
通过改进KAN以降低内存使用和计算负载,并有效结合Transformer的全局依赖建模能力和U-Net的局部特征提取能力,TransUKAN在多个医学图像分割任务中表现出色。 创新点: 1.提出了TransUKAN模型,结合了KAN、Transformer和U-Net结构,提高了模型的非线性关系捕捉能力。 2.改进了KAN,减少了内存使用和计算负载,使其更适合实际应用。
创新点:引入了基于KAN的标记化模块(Tokenization-KAN-Blocks,TokKAN),这些模块嵌入在编码器-解码器路径的瓶颈部分,通过将输入图像分割成小块并将其转换为一维令牌序列,以增强网络的非线性近似能力和特征提取,从而在图像合成质量上取得了显著的改进。 结合注意力机制 将KAN层(具备传统卷积功能并融入注意力机制,能动态调...
深度学习创新点:KAN➕UNet.近几年有关U-Net的研究是越来越火了,创新也是越来越难做,不过今年新技术KAN的出现给我们创造了一个新的突破口,特别KAN+UNet这种结合已经在医学图像分割等视觉任务中实现了超常发挥。 从多方面来讲,这种方法不仅可以增强模型对复杂特征和模式的捕捉能力,提高分割精度,还能通过优化参数和计...
然而,今年出现的新技术KAN为我们提供了一个全新的突破口。特别是KAN与UNet的结合,在医学图像分割等视觉任务中表现出了卓越的性能。这种方法不仅能够增强模型对复杂特征和模式的捕捉能力,提高分割精度,还能通过优化参数和计算过程,提升模型的效率。更令人惊叹的是,它还提高了模型的可解释性,成功拓展到了更多应用领域(如...
KAN-UNet遥感应用 最近Nature大子刊Nature reviews electrical engineering发布了综述,深度学习在遥感树木监测的应用: Brandt, M., Chave, J., Li, S., Fensholt, R., Ciais, P., Wigneron, J.-P., Gieseke, F., Saatchi, S., Tucker, C. J., & Igel, C. (2024). High-resolution sensors and ...
If we directly use KANConv to replace traditional convolution, our GPU will explode before training starts. To solve this problem, we replace the two convolution layers in each convolution block of UNet with a bottleneck KANConv. The bottleneck KANConv is shown in the figure below. First, a ...
目前改进的思路主要围绕: ·模型架构改进:除前文所提,还有与注意力、小波变换、强化学习、KAN等热门技术结合; ·训练策略优化:像是数据增强、损失函数调整等。 为方便大家研究的进行,每种方法我都给大家准备了参考论文和源码,共38篇,一起来看! 需要的同学关注下“AI科研技术派”公号(不懂的看我主页签名),那边...
kancheng/nnUNetmaster BranchesTags CodeFolders and files Latest commit Cannot retrieve latest commit at this time. History1,596 Commits .github/workflows documentation nnunetv2 .gitignore LICENSE pyproject.toml readme.md setup.py Repository files navigation README License Welcome to the ...
刘等人[13]提出的旋转UNet,将CNN与MLP相结合,以通过有效捕捉局部特征和长程依赖性提高医学图像分割。李等人[12]引入了一种名为U-KAN的增强版U-Net,该模型集成Kolmogorov-Arnold网络(KANs)[14],以提高医学图像分割和扩散模型的准确性和可解释性,与传统U-Net方法相比,降低了计算成本并取得了优越性能。