上采样(UpSample):通过上采样过程,SDI模块将来自更低层级的特征图(l=2)的尺寸增加,使其与当前层级的尺寸匹配。这有助于将更细节的信息带入当前的特征图中。 身份映射(IdentityMap):这通常表示特征图在不经任何修改的情况下直接传递到下一个操作。在这里,它可能表示第三层级的特征图在没有任何变化的情况下,直接...
图1所示。(a)我们的U-Net v2模型的整体架构,它包括一个编码器,SDI(语义和细节融合)模块和一个解码器。(b) SDI模块的结构。为简单起见,我们只展示了第三层特征的细化(l = 3)。SmoothConv表示用于特征平滑的3 × 3卷积。N为Hadamard积。 一种新的U-Net变体U-Net v2被引入,该变体具有改进医学图像分割的新...
语义与细节融合(Semantics and Detail Infusion, SDI)模块:通过哈达妈操作,将高级特征中的语义信息和低级特征中的细节信息融合到每个层级的特征图中。 改进的跳跃连接:这些新型的跳跃连接能够提升所有层级特征的语义特性和细节复杂性,从而在解码器进行更进一步的处理和分割时,能够实现更准确的分割效果。 U-Net v2的另...
我们可以从以下几个步骤来理解SDI模块的工作原理: 上采样(UpSample):通过上采样过程,SDI模块将来自更低层级的特征图(l=2)的尺寸增加,使其与当前层级的尺寸匹配。这有助于将更细节的信息带入当前的特征图中。 身份映射(IdentityMap):这通常表示特征图在不经任何修改的情况下直接传递到下一个操作。在这里,它可能...
图1所示。(a)我们的U-Net v2模型的整体架构,它包括一个编码器,SDI(语义和细节融合)模块和一个解码器。(b) SDI模块的结构。为简单起见,我们只展示了第三层特征的细化(l = 3)。SmoothConv表示用于特征平滑的3 × 3卷积。N为Hadamard积。 2.如何加入到YOLOv7 ...
语义与细节融合(Semantics and Detail Infusion, SDI)模块:通过哈达玛积操作,将高级特征中的语义信息和低级特征中的细节信息融合到每个层级的特征图中。 改进的跳跃连接:这些新型的跳跃连接能够提升所有层级特征的语义特性和细节复杂性,从而在解码器进行更进一步的处理和分割时,能够实现更准确的分割效果。 U-Net v2的...