作者通过拼接这些特征创建了一个多尺度表示 。随后,一个尺度注意力模块强调了每个特征图的贡献,使用全局表示和 MLP 层生成尺度系数 ,从而增强上下文依赖性。 其中, 和 是可学习的MLP参数, 是ReLU函数, 是Sigmoid函数,GAP 表示全局平均池化。 在第二级注意力机制中,跨上下文注意力通过计算权重图来学习缩放参数,以增...
MLP利用传统MLP的优点来沿着其每个维度对特征进行编码。AxialAtt MLP Mixer通过应用轴向注意力力来代替MLP Mixer中的Token混合,在许多医学图像数据集上提供了非常好的性能。与神经网络不同,基于Transformer或MLP的模型主要集中于图像的全局感受野,因此计算复杂度高,训练过程过于繁重。 为了在实践中成功实现,机器学习模型首...
本文提出了一种结合MLP的CNN模型Rolling-Unet,在四个公共数据集上的实验结果表明,与现有技术相比,Rolling-Unet实现了优越的性能。 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI、AIGC工作~ 快点击进入:Mamba和医学图像分割学习技术交流群代码...
结构模块的核心是双级路由注意力(BRA)。如图3所示,BiFormer块包括一个3×3的深度卷积,2个LayerNorm(LN)层,一个BRA模块,3个残差连接和2层MLP,其中扩展比 = 3。3×3的深度卷积可以隐式编码相对位置信息。BiFormer块可以表示为: 其中,,和分别表示第个块的深度卷积、BRA模块和MLP模块的输出。 Encoder 编码器采...
多层感知器(MLP) 给定4个skip connection层的输出,首先对特征进行token化,将特征reshape为patch大小分别为{}的flattend 2D patch序列,使这些patch可以在4种尺度下映射到编码器特征的相同区域。在这个过程中,保持原来的通道尺寸。然后,连接4个层的Token); 作为key和作为value。
MLP利用传统MLP的优点来沿着其每个维度对特征进行编码。AxialAtt MLP Mixer通过应用轴向注意力力来代替MLP Mixer中的Token混合,在许多医学图像数据集上提供了非常好的性能。与神经网络不同,基于Transformer或MLP的模型主要集中于图像的全局感受野,因此计算复杂度高,训练过程过于繁重。
除了MHA,Transformer块还包括一个连接的前馈网络或MLP,它由两个线性变换和中间的GeLU激活组成。特别地,合并的特征被标准化,然后被馈送到MLP。与来自MHA的输出类似,这里作者还使用了另一个残差连接,将MLP的输出添加到其输入。 方程4描述了MHA和MLP的过程,其中输入特征按照标准Transformer被映射到输出特征。Transformer块...
基于MLP的Transformer占用了大量的图形存储空间。因此,Transformer不会大量增加权重文件的大小,因此更适合于2D图像。 因此,在实验中处理CT切片,并将TUnet与现有模型Unet、Attention Unet和TransUnet进行比较。为了使模型更好地处理数据,作者将整个图像用1024进行分割,1024是数据集中所有CT切片的近似最大绝对值。
Encoder模块主要包含三个部分:多头自注意力Multi-Head Self-Attention和前馈网络(多层MLP)Feed Forward Network。 1、多头自注意力Multi-Head Self-Attention 参数解释: temperature:温度系数,也就是缩放系数 attn_dropout:在attention上使用dropout的丢弃率 batch_size:批量大小 n_heads:注意力头的数量 time_len:序列的...
作者进一步修改ViT,用ELU代替GELU作为在 Transformer MLP层的激活函数,因为作者观察到ELU在实验中表现更好。与RELU和GELU相比,ELU在Transformer中使用较少,其定义为: 作者认为ELU是有用的,因为CT图像中的负值与正值同样重要。在实验中将超参数α设为1。