Attention Mechanism可以帮助模型对输入的X每个部分赋予不同的权重,抽取出更加关键及重要的信息,使模型做出更加准确的判断,同时不会对模型的计算和存储带来更大的开销,这也是Attention Mechanism应用如此广泛的原因。 总的来说,注意力机制可分为两种:一种是软注意力(soft attention),另一种则是强注意力(hard attention...
第一步:找到ResNet源代码 在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制 通道注意力机制 class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self...
Attention U-Net 是一种改进的 U-Net 分割网络，通过引入注意力机制（Attention Mechanism），增强了网络...
具体来说,CTrans(Channel Transformer))模块是U-Net skip connections的替代,其中一个子模块用于与Transformer进行多尺度通道交叉融合(CCT),另一个子模块Channel-wise Cross-attention(CCA)用于引导融合的多尺度通道信息与解码器特征有效连接以消除歧义。 因此,本文提出的由CCT和CCA组成的连接能够代替原有的skip connectio...
具体来说,CTrans(Channel Transformer))模块是U-Net skip connections的替代,其中一个子模块用于与Transformer进行多尺度通道交叉融合(CCT),另一个子模块Channel-wise Cross-attention(CCA)用于引导融合的多尺度通道信息与解码器特征有效连接以消除歧义。因此,本文提出的由CCT和CCA组成的连接能够代替原有的skip ...
Res_AttentionUnet针对目前基于深度学习与高分辨率遥感影像的建筑物提取研究现状,本文提出了一种综合ResNet中的ResBlock残差模块和Attention注意力机制的改进型Unet网络(Res_AttentionUnet),并将其应用于高分辨率遥感影像建筑物提取,有效地提高了建筑物的提取精度.具体优化方法为:在传统的Unet语义分割网络卷积层中加入针对初...
UCTransNet是一种创新的医学图像分割框架，它在U-Net基础上引入了一个CTrans模块。CTrans模块包括CCT（Channel-wise Cross Fusion Transformer）和CCA（Channel-wise Cross Attention）两个子模块。CCT模块用于多尺度编码器特征融合，CCA模块则引导融合的多尺度通道信息与解码器特征有效连接，以消除歧义。这种...
通过增强U-Net架构，在多个数据集上U-NET 3+性能优于Attention UNET，PSPNet，DeepLabV2，DeepLabV3和DeepLabv3 +。这是发表2020 ICASSP的一篇论文，UNet++使用嵌套和密集跳过连接，但它没有从全尺度探索足够的信息。在 UNet 3+ 中，使用了全面的跳过连接和深度监督：全尺度跳跃连接：将来自不同尺度特征图的低级...
每个RefineNet module包含4个部分 1-Residual convolution unit :对ResNet block进行2层的卷积操作。注意这里有多个ResNet block作为输入。 2-Multi-resolution fusion:将1中得到的feature map进行加和融合。 3-Chained residual pooling :该模块用于从一个大图像区域中捕捉背景上下文。注意:pooling的stride为1。 4-Out...
U-Net成功后,许多后续工作对U-Net进行了不同的优化研究,并提供了许多具有更高性能的变体,如UNet++、ResUNet++、Double UNet、Attention UNet等。总的来说,它们都是基于神经网络开发的深度学习模型。不可否认,神经网络的出现开创了计算机视觉领域的一场伟大革命。