解码器以Transformer的输出作为输入,具体来说,对于采用大小为的序列的Transformer,将其输出Reshape为大小为并将其直接送入解码器。通过这样做保证了解码器的输入包含了不同图像patch的信息,因此对最终预测更好。 3复现 由于在TUnet中处理原始图像,原始图像和图像patch的大小非常重要,因为它们决定了Transformer模型的大小和...
适用场景:遥感图像的空间关系建模、区域分割、地形分析。 特点:GNN擅长处理图结构数据,可以对遥感影像中的空间关系进行建模,如交通网络、城市布局分析等。 【7】Transformer 网络 适用场景:大规模遥感数据分析、时空数据建模。 特点:Transformer擅长处理大规模数据,尤其在自然语言处理中的成功应用启发了在遥感数据的时空建模...
ViT 将输入图像划分成固定大小的块,然后通过一系列的 Transformer 模块来处理这些块。最后,通过全局池化获得图像级别的表示。尽管最初设计用于分类,但可以通过适当的调整用于分割任务。 UNet Transformer (UNet-T): UNet Transformer 是一种将 U-Net 结构与 Transformer 结构相结合的模型。它使用 U-Net 的编码-解码...
Swin-UNet是一种创新性的图像分割网络,巧妙地将Swin Transformer与经典的UNet架构相结合。这种结合不仅继承了UNet的优势,还充分发挥了Transformer在捕获全局上下文信息方面的强大能力。 Swin-UNet的核心设计理念是利用Swin Transformer作为基本构建单元,取代传统UNet中的卷积层。Swin Transformer的独特之处在于其窗口化自注意力...
结果表明,Transformer和CNN相互补充,当它们在显微镜图像上进行预训练时,对下游任务更有益。 1、简介 显微镜成像提供了关于物质的真实信息,但要获取有关形态、大小和分布的定量信息需要对显微图进行手动测量,这不仅耗时且劳动密集,还容易产生偏见。材料结构和现象的长度和时间尺度在各个组分之间差异显著,增加了复杂性。因...
编码器采用LeViT[1],主要由两个部分组成:卷积块和变压器块。卷积块通过对输入图像应用4层3x3卷积(步幅为2)来执行分辨率降低。在提取更多抽象特征的同时,这将图像的分辨率降低了一半。然后transformer块获取卷积块的特征映射并学习全局特征。 在编码器的最后阶段将来自卷积块和变压器块的特征连接起来。这使得编码器具有本...
修复结果不理想.基于此问题,提出一种联合Swin Transformer和UNet的GAN人脸修复算法,进行人脸图像修复.该方法整体采用GAN生成器-判别器架构,使用Swin Transformer作为主干网络,用于捕捉图像的全局依赖关系;采用UNet的编码-解码结构,在局部区域进行特征提取和重建.实验结果表明,相较于以往方法,该方法能更好地处理人脸图像修复...
这是因为Transformer模块更适合解码器进行长距离依赖捕捉,从而生成更高质量的结果。而编码器模块提取更浅的特征,这些特征通常包含模糊效果,如果将FSAS应用于编码器模块,它会将清晰特征与模糊特征混淆,这对于图像处理是不利的。因此,网络采用不对称结构以实现更好的去模糊效果。编码器部分遵循方程(7),解码器部分遵循方程...
本文提出了MinkUNeXt,一个完全基于新型的3D MinkNeXt Block的有效且高效的位置识别架构,该残差块由遵循近期Transformer理念但纯粹使用简单的3D卷积的3D稀疏卷积组成。通过U-Net编码器-解码器网络在不同尺度上进行特征提取,并通过广义均值池化(GeM)将这些特征聚合为一个单一描述符。所提出的架构证明了仅依靠传统的3D稀疏...
2、基于Transformer的 CV Backbone:1.Vit系列等; 3、在多模态中常用的backbone如:SAM/Clip等 FROM:https://www.big-yellow-j.top/posts/2025/01/18/CV-Backbone.html 一、基于卷积神经网络的CV Backbone: 1.Resnet系列 主要有何凯明大佬提出,主要有resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,这几种...