转化后的patch token 经过Swin Transformer block 和patch merging layers 生成特征值。其中,patch merge层负责降采样和增维,Swin Transformer模块负责特征表示学习。在编码器部分完全采用Swin Transformer 结构。受U-net 的启发,设计相应的解码结构,该结构由Swin Transformer 模块和patch expanding layer 组成。通过skip ...
提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时,在多器官和心脏分割任务上证明,提出的网络超过...
ViT、DeiT和Swin Transformer在图像识别任务中的成功展示了Transformer在视觉领域应用的潜力。 本文提出了Swin- unet,在这项工作中利用Transformer在2D医学图像分割方面的强大功能。Swin-Unet是第一个基于纯Transformer的U型架构,由编码器、瓶颈、解码器和跳过连接组成。编码器、瓶颈和解码器都是基于Swin Transformer块[19]...
SwinUnet是一种针对医学图像分割的纯Transformer架构，旨在提升分割精度。其主要特点和优势如下：结合Swin Transformer模块：SwinUnet结合了Swin Transformer模块，构建了一个带有跳过连接的对称编码器解码器架构。这一设计实现了从局部到全局的自注意过程，提升了分割效果。对称编码器解码器架构：该架构在解码器中...
comment:: (UNetFormer)采用了由基于CNN的编码器和专门设计的基于Transformer的解码器组成的混合架构。 动机 具有固定接受视图的卷积操作旨在提取局部模式,在本质上缺乏对全局上下文信息或长程依赖关系建模的能力.在语义分割方面,如果仅对局部信息建模,逐像素分类往往是模糊的,而在全局上下文信息的帮助下,每个像素的语义内...
Swin-Unet的创新之处在于结合了Swin Transformer模块，构建了一个带有跳过连接的对称编码器-解码器架构。这一设计实现了从局部到全局的自注意过程，且在解码器中，通过将全局特征上采样至输入分辨率，进行相应的像素级分割预测，以此提升分割效果。Swin-Unet的另一大贡献在于，不依赖于卷积和插值运算，设计了...
U-MixFormer: UNet-like Transformer with Mix-Attention for Efficient Semantic Segmentation Semantic segmentation has witnessed remarkable advancements with the adaptation of the Transformer architecture. Parallel to the strides made by the Transformer, CNN-based U-Net has seen significant progress, ...
which is an Unet-like pure Transformer for medical image segmentation. The tokenized image patches are fed into the Transformer-based U-shaped Encoder-Decoder architecture with skip-connections for local-global semantic feature learning. Specifically, we use hierarchical Swin Transformer with shifted wind...
it is recommended to adjust the learning rate. And, the type of GPU we used in this work is Tesla v100. Finaly, pre-training is very important for pure transformer models. In our experiments, both the encoder and decoder are initialized with pretrained weights rather than initializing the enc...
(1)基于Swin Transformer块,构建了一个具有跳跃连接的对称编码器-解码器体系结构。在编码器中实现了从局部到全局的自注意;在解码器中,将全局特征上采样到输入分辨率,进行相应的像素级分割预测。 (2)开发了patch扩展层,无需卷积或插值操作即可实现上采样和特征维数的增加。 (3)实验发现跳跃连接对transformer也是有效的...