我们的Lite-UNet包括三个主要组件:1)梯度聚合模块,可以有效地利用特征的多尺度梯度信息,增强模型对细胞颜色变化的鲁棒性;2)Ghost\_CBAM 模块,可以显著压缩模型的计算成本,而不会丢失大量准确性;3)图相关关注模块,可以通过学习特征之间的高阶关联来优化特征以提高定位性能。全面的实验证明,我们的 Lite-UNet 能够快速...
提出U-Lite,一种基于CNN的轻量级、简单的架构。据作者所知,U-Lite是为数不多的在性能和参数数量方面超过最近高效紧凑型网络UneXt的型号之一。 作者已经在医学分割数据集上成功地实现了该模型,并取得了可观的效果。 2、本文方法 作者提出的U-Lite模型的概述如图1所示。作者遵循U-Net的对称编码器-解码器架构,并以...
To this end, we present an efficient and lightweight model to identify cloud regions, referred to as Refined UNet lite, which is able to facilitate end-to-end training and inference and partially contributes to edge-precise cloud detection. Specifically, the UNet backbone locates cloud regions ...
The code of paper: Lite-UNet: A Lightweight and Efficient Network for Cell Localization - Boom5426/Lite-UNet
Cell localization and counting: 1) Exponential Distance Transform Maps for Cell Localization; 2) Multi-scale Hypergraph-based Feature Alignment Network for Cell Localization; 3) Lite-UNet: A lightweight and efficient network for cell localization - Boom5
本文地址: Knight:200229 UNet 分割网络搭建、训练和推理 UNet 分割网络是 2015 年诞生的医学图像卷积分割网络,特点是 U 形的编解码(encode-decode) 结构和跨层跳连接接 (skip-connection),类似于FPN很够融合不同尺度/深度的图像特征,将低分辨率的粗略分割与高分辨率的精细分割结合起来,获得不错的分割结果。 题图...
datuner调音器app大全,Datuner调音器app是一款功能全面且强大的音乐调音工具,旨在帮助音乐爱好者和乐器演奏者准确调整乐器的音准。这款app支持各种乐器的调音,包括但不限于吉他、钢琴、小提琴等。用户只需将乐器靠近手机的麦克风,app就能实时显示音准情况并进行微调。289带来了datuner调音器app大全,里面包含了datuner li...
简介:UNet家族迎来最小模型U-Lite | 800K参数实现性能极限超车 卷积神经网络(CNNs)和基于Transformer的模型由于能够提取图像的High-Level特征和捕捉图像的重要方面而被广泛应用于医学图像分割。然而,在对高精度的需求和对低计算成本的期望之间往往存在权衡。具有更高参数的模型理论上可以获得更好的性能,但也会导致更高...
简介:UNet家族迎来最小模型U-Lite | 800K参数实现性能极限超车 卷积神经网络(CNNs)和基于Transformer的模型由于能够提取图像的High-Level特征和捕捉图像的重要方面而被广泛应用于医学图像分割。然而,在对高精度的需求和对低计算成本的期望之间往往存在权衡。具有更高参数的模型理论上可以获得更好的性能,但也会导致更高...
在本文中,作者寻找一种轻量级的基于U-Net的模型,它可以实现几乎相当甚至更好的性能,即U-Lite。作者基于深度可分离卷积的原理设计了U-Lite,这样该模型既可以利用神经网络的强度,又可以减少大量的计算参数。 具体来说,作者提出了在编码器和解码器中都具有7×7的轴向深度卷积,以扩大模型的感受野。为了进一步提高性能,...