Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for Scribble-based Medical Image Segmentation Weak-Mamba-UNet:视觉Mamba使CNN和ViT在基于涂鸦的医学图像分割中表现更好 方法 多架构融合:提出了一个弱监督学习(WSL)框架,集成了基于CNN的UNet、基于Swin Transformer的SwinUNet和基于VMamba的Mamba-UNet...
分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙...
分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙...
这使得TransUNet能够更好地处理长距离依赖性,捕获图像中的语义信息,并提高模型的表示能力和泛化性能。 具体而言,TransUNet首先使用CNN提取特征并生成输入图像的特征图。然后,将这些特征图划分为大小为1x1的块,并馈送到另一个由12个Transformer模块组成的堆栈中。这种混合结构将卷积神经网络的特征提取能力与使用Transformer模...
UNet中的冗余特征。实证研究表明,过参数化的CNN/ViT模型倾向于学习冗余特征,导致视觉概念不佳。以的输出为例,作者在通道维度上计算了浅层和深层 Level 的特征相似性矩阵。 如图1(c)所示,作者在基于ViT/CNN的UNets中观察到了两个现象: (i)深层中普遍存在特征冗余,高相似性矩阵表明跨通道学习到相似特征。
UNet 是一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,最初由 Olaf Ronneberger 等人在 2015 年提出,专为生物医学图像分割设计。 它的独特之处在于其编码器-解码器对称结构,能够有效地在多尺度上提取特征并生成精确的像素级分割结果。 UNet 算法在图像分割任务中表现优异,尤其是在需要精细边界的场景中广泛应用,如医学影像分割...
不同于CNN网络,UNet网络大致的结构就是: (左边是重复下采样->卷积,右边是重复上采样->卷积) 卷积->下采样->卷积->下采样…->下采样->卷积->上采样->卷积->上采样…->上采样 实现相关参数的解码与编码(左边编码、右边解码)。
为了证明CS-UNet的优势,作者将CNN-based分割算法的最佳性能与Transformer-based分割算法和CS-UNet进行了比较。这些算法使用NASA团队的7个测试集进行比较,其中CNN编码器在MicroNet上进行了预训练,而Transformer编码器在MicroLite上进行了预训练。 为了评估在领域内数据上进行预训练的优势,作者比较了CS-UNet在预训练于ImageNe...
UnetCNN卷积模型 文章目录 一、前言 二、线性时不变(LTI)系统 三、冲激函数 四、阶跃函数 五、卷积 5.1 卷积的推导 5.2 LTI系统卷积的性质 5.2.1 交换律 5.2.2 分配律 5.2.3 结合律 数字信号处理是音视频开发所必不可少的一项技能,我会从本篇开始,开启一系列入门文章,分享关于数字信号处理方面的知识。这...
CNN背后的主要思想是学习图像的特征映射,并利用它来制作更细致入微的特征映射。这在分类问题中效果很好,因为图像被转换为进一步用于分类的向量。但是在图像分割中,我们不仅需要将特征图转换为向量,还需要从该向量重建图像。这是一项艰巨的任务,因为将向量转换为图像比将向量转换为图像要困难得多。UNet的整个思想都围绕...