class SDI(nn.Module): def __init__(self, channel): super().__init__() self.convs = nn.ModuleList( [nn.Conv2d(channel, channel, kernel_size=3, stride=1, padding=1)] * 4) def forward(self, xs, anchor): ans = torch.ones_like(anchor) target_size = anchor.shape[-1] for i...
一、本文介绍 本问给大家带来的改进机制是UNetv2提出的一种多层次特征融合模块 (SDI)其是一种用于替换Concat操作的模块,SDI模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。…
💡💡💡本文独家改进:多层次特征融合(SDI)高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新 1)替代原始的Concat; 1.U-Net_v2介绍 论文: 2311.17791.pdf (arxiv.org) 摘要: 在本文中,我们介绍了U-Net v2,一种新的鲁棒和高效的U-Net变体,用于医学图像分割。它旨在增强语义信息注入到低级特征中,同时用...
YOLOv8通常用于目标检测任务,但也可以扩展到语义分割任务,通过添加额外的分割头来实现。 U-Netv2:U-Netv2是一种改进的U-Net架构,主要用于图像分割任务。U-Netv2通过引入多层次特征融合模块(如SDI)来增强模型的分割性能,特别是在处理复杂背景和多尺度目标时表现出色。 2. 分析YOLOv8语义分割模型的现有性能和局限性...
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...
本文独家改进:多层次特征融合(SDI)高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新 1)替代原始的Concat; 1.U-Net_v2介绍 论文:2311.17791.pdf (arxiv.org) 摘要: 在本文中,我们介绍了U-Net v2,一种新的鲁棒和高效的U-Net变体,用于医学图像分割。它旨在增强语义信息注入到低级特征中,同时用更精细的细节提炼高...
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...