在每个SpatialTransformer中,输入是特征x是文本编码context。内部的运算流程如下图: SpatialTransformer 其中对x的自注意力计算如下图: SpatialTransformer 的自注意力 x和context的交叉注意力计算如下图: SpatialTransformer 的交叉注意力 对于C\times H\times W的特征图,和L\times C'的 context,得到的交叉注意力 ma...
1.Attention Unet主要目标 抑制输入图像中的不相关区域,同时突出特定局部区域的显著特征; 用soft-attention 代替hard-attention的思路(注意:sorf-attention可微,可以微分的attention就可以通过神经网络算出梯度并且前向传播和后向反馈来学习得到attention的权重); 集成到标准UNet网络结构中时要简单方便、计算开销小,最重要的...
对Unet改进的点主要是skip connection,下图所示,其中黑色部分代表的就是原始Unet结构,绿色代表添加的卷积层,蓝色代表改进的skip connection,每一个水平层就是非常标准的DenseNet的结构。
UNet的网络结构并不复杂,最主要的特点便是U型结构和skip-connection。而Attention UNet则是使用了标准的UNet的网络架构,并在这基础上整合进去了Attention机制。更准确来说,是将Attention机制整合进了跳远连接(skip-connection)。 整个网络架构如下, 注意力block已用红色框出: 与标准的UNet相比,整体结构是很相似的,唯一...
前言:U-Net由Olaf Ronneberger等人在在2015年MICCAI上提出。U-Net在神经元结构分割方面取得了巨大的成功,由于功能在层之间传播,因此其框架是突破性的。后续在U-Net的基础上涌现了许多优秀的架构如:U-Net++,Attention U-Net,U2-Net等,今天我们将介绍新的U-Net结构:U-Net+++。
UNet的结构，我认为有两个最大的特点，U型结构和skip-connection（如下图）。UNet的encoder下采样4次，...
语言模型为使用960小时librispeech中带标注语音的文本加上800m单词的纯文本语料训练的 transformer。解码算法为ctc-attention联合解码算法。这里所用的语音识别模型采用词错误率(worderrorrate,wer)作为评价指标:给定测试集s,语音识别模型在s,上的词错误率定义为其识别结果与其对应的真实标签序列y之间的平均编辑距离:...
2.优化Unet网络结构 编码器和解码器的改进:可以通过在原有模块的基础上增加新的网络模块,如残差模块、Dense模块、Inception模块以及Attention模块等,来增强网络的学习能力。例如,MDU-Net添加了Dense和Inception模块,并在不同的层之间进行特征连接。 跳连接的改进:对跳连接的改进也是一个重要的研究方向。如UNet++通过重新...
attentionunet网络中的一个上采样块单独拿出来其中xl为来自同层编码器的输出特征图g表示由解码器部分用于上采样的特征图这里同时也作为注意力门控的门控信号参数与xl的注意力计算而xhatl即为经过注意力门控计算后的特征图此时xhatl是包含了空间位置重要性信息的特征图再将其与下一层上采样后的特征图进行合并才得到...
Attention Unet 的整体结构类似于传统的 Unet,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。编码器负责提取图像特征,而解码器则通过逐步上采样和特征融合来恢复图像分辨率并生成分割结果。 与传统的 Unet 不同的是,Attention Unet 在解码器中引入了注意力机制。具体来说,注意力机制通过学习每个编码器阶段的特征图之间的关...