将CNN与UNet结合,可以充分发挥CNN的特征提取能力和UNet的像素级分类精度,从而提高图像分割的准确性和效率。🌟 UltraLightUNet是一种新型的超轻量级CNN架构,专为医学图像分割设计。它通过引入多核倒残差(MKIR)和多焦点注意力机制(MKIRA),提升了特征编码和细化的能力。在多个医学图像分割基准测试中,UltraLightUNet的表现...
由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富,所以高级语义信息和低级特征都显得很重要(UNet的skip connection和U型结构就派上了用场)。 数据量少。医学影像的数据获取相对难一些,很多比赛只提供不到100例数据。所以我们设计的模型不宜过大,参数过多,很容易导致过拟合。 原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积...
2.copy and crop拼接:在UNet有四个拼接操作。有人也叫Skip connect,目的是融合特征信息,使深层和浅层的信息融合起来,在拼接的时候要注意,不仅图片大小要一致,特征的维度(channels)也要一样,才可以拼接。 3.上采样部分up-conv,也叫扩张网络,图片尺寸变大,提取的是深层信息,使用了四个上采样,在上采样的过程中,...
levi - unet的解码器将编码器的特征与跳过连接连接在一起。使得解码器能够从编码器访问高分辨率的局部特征,并采用级联上采样策略,利用cnn从前一层恢复分辨率。它由一系列上采样层组成,每个上采样层后面是两个3x3卷积层,一个BN和一个ReLU层。 实验结果 实现细节:数据增强(随机翻转和旋转),优化器(Adam,学习率1e-5...
经过大型离线数据集上的预训练之后，大规模 transformers 已被证明可以高效地泛化到文本补全、语言理解和...
特别是TransUNet和TransFuse是通过将Transformer和UNet相结合的代表性方法,用于医学图像分割。 作为不断努力发挥CNN和Transformer-based模型优势的一部分,作者提出了一种简单而有效的UNet-Transformer模型,命名为seUNet-Trans,用于医学图像分割。在作者的方法中,UNet模型被设计为特征提取器,从输入图像中提取多个特征图,然后...
LeViT-UNet架构 levi-unet采用LeViT块作为编码器，设计用于高效学习全局特征。编码器从输入图像提取特征映射，上采样后通过跳过连接传递给解码器。解码器由卷积块构建，能够从编码器访问高分辨率的局部特征，有助于提高分割性能。levi-unet结合了transformer和cnn的优点，transformer擅长全局特征学习，cnn擅长局部...
一些研究人员引入了混合模型,有效地将CNN和Transformer用于图像分割。在混合模型中初始化CNN和Transformer的权重将显著提高性能。因此,作者引入了一种名为CS-UNet的混合UNet,它是一种使用CNN和Transformer的U形分割模型。如图3所示,该方法包括编码器、瓶颈、解码器和跳跃连接。
完美缝合Transformer和CNN,性能达到图像分割UNet家族的巅峰,附原文和代码#人工智能#论文#图像分割#卷积神经网络#Transformer 283 2 175 30 发布时间:2023-09-08 00:07 全部评论 大家都在搜: AI论文炼 丹师 作者 ... 论文pdf,配套源码,抖音粉丝群公告取 ...
以下是几种常用的基于卷积神经网络(CNN)的遥感语义分割模型,包括UNet, DeepLabV3+, PSPNet, 和 HRNet。 1. UNet 结构特点:UNet是一种经典的编码-解码结构,由一个下采样路径(编码器)和一个上采样路径(解码器)组成。它通过跳跃连接将低级特征与高级特征结合,从而在保留空间信息的同时提取深层特征。 优点:特别适合...