该类有一个model属性,为DiffusionWrapper实例对象,完成条件噪声预测。DiffusionWrapper类有两个比较重要的属性,一个是diffusion_model,为一个UNetModel的实例,本质上就是一个 UNet 模型,是核心模型,完成条件噪声预测,conditioning_keys属性指示条件怎么指导图像生成,如可以是交叉注意力形式(crossattn),或者是拼接的形式(con...
SD和text embedding交互的cross attention也没有用位置编码。不过CLIP里面应该做了位置编码，所以这个影响不...
但相比常规的UNet，SD的UNet额外引入了time embeddings编码扩散过程的timesteps，同时也增加了cross attenti...
Note that nnUNetTrainerV2 was replaced with nnUNetTrainerV2_DP. Just like before, CONFIGURATION can be 2d, 3d_lowres or 3d_fullres. TASK_NAME_OR_ID refers to the task you would like to train and FOLD is the fold of the cross-validation. GPUS (integer value) specifies the number of ...
PaddleSeg/paddleseg/models/losses/cross_entropy_loss.py inflating: PaddleSeg/paddleseg/models/losses/dice_loss.py inflating: PaddleSeg/paddleseg/models/losses/edge_attention_loss.py inflating: PaddleSeg/paddleseg/models/losses/gscnn_dual_task_loss.py inflating: PaddleSeg/paddleseg/models/ocrnet.py inflating...
然而,Unet和Attention Unet在浅层模型中仍然有用。由于深度模型不像浅模型那样方便,因为它们自然需要更好的硬件,如gpu,所以进一步尝试浅模型Unet Backbone。在较浅的模型中Unet中减少了1/3层CNN,并将kernel数量减少到1/4。整个模型仍然是端到端的从头到尾地训练原始模型。
Moreover, we analyze the cross-entropy loss function. For the purpose of model training, we set the equilibrium coefficients as follows: [Math Processing Error][β,α1,α2,α3,α4]=[0.1,1,0.2,0.2,0.2]. This paper presents the configuration of the experimental environment, which includes ...
然而,Unet和Attention Unet在浅层模型中仍然有用。由于深度模型不像浅模型那样方便,因为它们自然需要更好的硬件,如gpu,所以进一步尝试浅模型Unet Backbone。在较浅的模型中Unet中减少了1/3层CNN,并将kernel数量减少到1/4。整个模型仍然是端到端的从头到尾地训练原始模型。
医生还想知道为什么，所以一些神经网络可解释性的trick就有用处了，比较常用的就是画activation map。
它融合了一种改进版的UniformEV2架构以及Modified Efficient Additive Attention（MEAA），这是一种新颖的...