作者通过拼接这些特征创建了一个多尺度表示 。随后,一个尺度注意力模块强调了每个特征图的贡献,使用全局表示和 MLP 层生成尺度系数 ,从而增强上下文依赖性。 其中, 和 是可学习的MLP参数, 是ReLU函数, 是Sigmoid函数,GAP 表示全局平均池化。 在第二级注意力机制中,跨上下文注意力通过计算权重图来学习缩放参数,以增...
Dosovitskiy等人(2021)进一步添加了一个可学习的数组tensor,用于在将整个序列输入到存储在T-Unet中的Transformer之前进行位置嵌入。 作者进一步修改ViT,用ELU代替GELU作为在 Transformer MLP层的激活函数,因为作者观察到ELU在实验中表现更好。与RELU和GELU相比,ELU在Transformer中使用较少,其定义为: 作者认为ELU是有用的...
结构模块的核心是双级路由注意力(BRA)。如图3所示,BiFormer块包括一个3×3的深度卷积,2个LayerNorm(LN)层,一个BRA模块,3个残差连接和2层MLP,其中扩展比 = 3。3×3的深度卷积可以隐式编码相对位置信息。BiFormer块可以表示为: 其中,,和分别表示第个块的深度卷积、BRA模块和MLP模块的输出。 Encoder 编码器采...
金字塔视觉Transformer(PVT)被用作许多高性能模型的Backbone,如MSMA-Net、Polyp PVT。 同时,MLP-Like的体系结构也是研究的重点。MLP利用传统MLP的优点来沿着其每个维度对特征进行编码。AxialAtt MLP Mixer通过应用轴向注意力力来代替MLP Mixer中的Token混合,在许多医学图像数据集上提供了非常好的性能。与神经网络不同,基...
多层感知器(MLP) 给定4个skip connection层的输出,首先对特征进行token化,将特征reshape为patch大小分别为{}的flattend 2D patch序列,使这些patch可以在4种尺度下映射到编码器特征的相同区域。在这个过程中,保持原来的通道尺寸。然后,连接4个层的Token); 作为key和作为value。
基于MLP的Transformer占用了大量的图形存储空间。因此,Transformer不会大量增加权重文件的大小,因此更适合于2D图像。 因此,在实验中处理CT切片,并将TUnet与现有模型Unet、Attention Unet和TransUnet进行比较。为了使模型更好地处理数据,作者将整个图像用1024进行分割,1024是数据集中所有CT切片的近似最大绝对值。
作者进一步修改ViT,用ELU代替GELU作为在 Transformer MLP层的激活函数,因为作者观察到ELU在实验中表现更好。与RELU和GELU相比,ELU在Transformer中使用较少,其定义为: 作者认为ELU是有用的,因为CT图像中的负值与正值同样重要。在实验中将超参数α设为1。
MLP利用传统MLP的优点来沿着其每个维度对特征进行编码。AxialAtt MLP Mixer通过应用轴向注意力力来代替MLP Mixer中的Token混合,在许多医学图像数据集上提供了非常好的性能。与神经网络不同,基于Transformer或MLP的模型主要集中于图像的全局感受野,因此计算复杂度高,训练过程过于繁重。
6、前馈网络(多层MLP)Feed Forward Network 其中: 输入模块:Encoder和Decoder模块都需要使用的,包括单词向量编码word encoding和位置编码positional encoding Encoder模块:包括多头自注意力Multi-Head Self-Attention和前馈网络Feed Forward Network Decoder模块:包括掩码Mask多头自注意力Multi-Head Self-Attention、多头交叉注意...
除了MHA,Transformer块还包括一个连接的前馈网络或MLP,它由两个线性变换和中间的GeLU激活组成。特别地,合并的特征被标准化,然后被馈送到MLP。与来自MHA的输出类似,这里作者还使用了另一个残差连接,将MLP的输出添加到其输入。 方程4描述了MHA和MLP的过程,其中输入特征按照标准Transformer被映射到输出特征。Transformer块...