最近UNet又出现了不少新成果,结合小波变换屡登Nature子刊和CVPR24!比如三路径U-Net模型,利用Haar小波变换大幅提高系统整体性能;再比如利用小波变换的特性来改进U-Net架构的MLWNet网络,性能猛超SOTA! 原因在于,这种结合不仅可以融合两者各自的优点,还能产生新的协同效应!小波变换通过预处理图像提取有用特征,帮助UNet分割;...
最近UNet又出现了不少新成果,结合小波变换屡登Nature子刊和CVPR24!比如三路径U-Net模型,利用Haar小波变换大幅提高系统整体性能;再比如利用小波变换的特性来改进U-Net架构的MLWNet网络,性能猛超SOTA! 原因在于,这种结合不仅可以融合两者各自的优点,还能产生新的协同效应!小波变换通过预处理图像提取有用特征,帮助UNet分割;...
CSMamba块:设计了CSMamba块作为核心分割解码器,利用Mamba块捕捉长距离依赖关系,并结合通道和空间注意力机制增强特征交互和全局-局部信息融合。 多尺度注意力聚合(MSAA)模块:通过多尺度特征融合和空间、通道注意力聚合,进一步优化从CNN编码器输出的特征,提升分割精度。 多输出监督:在解码器的每个CSMamba块引入中间监督,确...
最近,UNet在图像分割领域取得了惊人的进展,尤其是当它与小波变换结合使用时。这种组合已经在Nature子刊和CVPR24上展示了其卓越的性能。例如,三路径U-Net模型通过使用Haar小波变换,显著提高了系统的整体性能。此外,MLWNet网络通过改进U-Net架构并结合小波变换的特性,其性能已经超越了当前的最佳水平(SOTA)。这种结合之所以...
其中,Swin-Unet便是在2021年CVPR(计算机视觉与模式识别会议)上提出的一种全新图像分割网络,它结合了Swin Transformer与经典的Unet架构,为图像分割任务带来了革命性的性能提升。 一、Swin-Unet网络概述 Swin-Unet将Swin Transformer的自注意力机制与Unet的编码器-解码器结构相结合,旨在解决图像分割任务中的复杂问题。Swin...
而如今在自然影像理解方面,也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构,比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018),目标检测Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)(CVPR 2017)等。 我们言归正传,UNet只是一个网络结构的代号而已,我们究其细节,到底UNet是由哪些组件构成...
而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline,也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。而如今在自然影像理解方面,也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构,比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018),目标检测Feature Pyramid Networks...
【图像分割】2021-Swin-Unet CVPR 论文题目:Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文链接: https://arxiv.org/abs/2105.05537 论文代码: https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 发表时间:2021年5月 引用:Cao H, Wang Y, Chen J, et al. Swin-unet: Unet-like pu...
而后成为大多做医疗影像语义分割任务的baseline,也启发了大量研究者去思考U型语义分割网络。而如今在自然影像理解方面,也有越来越多的语义分割和目标检测SOTA模型开始关注和使用U型结构,比如语义分割Discriminative Feature Network(DFN)(CVPR2018),目标检测Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)(CVPR 2017)等。
我先给一个2017年在CVPR上发表的一个名叫PSPNet的分割网络,你会发现,好像整体的架构和U-Net还是像的,只是降采样的数目减小了,当然,他们也针对性的增强了中间的特征抓取环节的复杂性。 要是你觉得这个工作还不够说明4次降采样不是必须的话,我们再来看看Yoshua Bengio组最近的关于图像分割的论文,这是他们提出的结构...