第3组合:从初始卷积阶段到MobileNetv3-Large中的反转残差块,以及四个可重用的编码器块 表格III中看到了比较结果,表格IV中看到了参数和浮点运算次数(FLOPs)。结果表明,LV-UNet设置(第2组合)在BUSI和Kvasir-SEG数据集上可以达到更好的性能,同时在CVC-ClinicDB数据库上的结果也非常接近。与第1组合相比,第2组合大大降...
了解PyTorch中如何统计模型的参数量和FLOPs。 2 统计模型 python 浮点运算 原创 mob64ca12e1c36d 2月前 205阅读 bash 浮点运算 浮点运算指令属于 SIMD初学在学习SIMD之前,我们首先需要了解两个概念。 浮点运算指令分为两大类:Packed(矢量) 和Scalar(标量)。 Packed指令是一次对寄存器中的四个浮点数(即DATA...
同样，从表3中可以看出，当使用MEAA代替自注意力时，FLOPs计数减少，表明计算复杂度降低。因此，作者提出...
例如,SCCSA可以在与mIoU指标相比分别提高ISIC-2018挑战和CVC-ClinicDB的结果0.6%和0.9%。此外,作者还计算了参数数量、浮点运算(FLOPs)和每秒帧数(FPS),以进一步研究该模块的有效性。作者可以观察到,SCCSA在两个数据集上并没有显著降低FPS,特别是对于CVC-ClinicDB。 4.4.2 Effectiveness of the Number of Skip Conne...
表5展示了使用三种指标(浮点运算次数[FLOPs],模型参数量和内存占用)比较模型复杂度的结果。值得注意的是,CM-UNet在这三个指标上实现了很好的平衡,具有更低的FLOPs和参数数量,同时内存占用也相对较小。 尽管如此,其mIoU结果却超过了其他模型,突显了其有利的性价比。
2)在多个医学图像数据集上,Gctx-UNet与传统基于CNN的方法、基于Transformer的方法以及混合方法相比,具有更好的或可比较的性能。同时,Gctx-UNet具有更低的模型复杂度,包括更少的模型参数数量、更低的模型大小、更低的训练和推理时间以及更低的训练FLOPs。
2)在多个医学图像数据集上,Gctx-UNet与传统基于CNN的方法、基于Transformer的方法以及混合方法相比,具有更好的或可比较的性能。同时,Gctx-UNet具有更低的模型复杂度,包括更少的模型参数数量、更低的模型大小、更低的训练和推理时间以及更低的训练FLOPs。
本文与最新的轻量级backbone进行对比,之类与常用的ResNet50进行一下比较可以看出来STDC2精度上比ResNet50高出1.1个百分点,但是速度是ResNet50的2.5倍,FLOPs是ResNet50的约1/3. 4.2 语义分割实验 从上表可以看出来,尽管mIoU在Cityscapes数据集不是最高的,甚至还不如比较火的DANet,但是速度却是最快的,居然达到了250...
简化了特征融合部分。根据我个人的理解，Half-UNet 除了大大减少了参数和FLOPs以外，应该会在分割界限不尖锐的情况表现的比unet更好。https://avoid.overfit.cn/post/b6a976d524644102bec313b1a28e0375 论文地址：Half-UNet: A Simplified U-Net Architecture for Medical Image Segmentation ...
在Res2Net上添加SE模块后,虽然网络参数量增加了大约0.2M,FLOPs增加仅0.032G,但对网络性能的提升有一定帮助。其主要原因在于SE模块是通过建立通道之间的相互依赖性来自适应地调节各通道之间的特征响应,使网络能够更好地学习一些重要性通道的特性以提高网络重建的整体性能。 4结论 本文提出了Res2-Unet深度学习网络用于RG...