【深度学习】U型的Transfomer网络（Swin-Unet）和Swin-Transformer分类


文章目录
1 概述
2 Swin-Transformer分类源码
3 训练
4 关于复杂度降低问题
5 关于SW-MSA的操作问题
6 总结

1 概述

代码暂时还未开源。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是，基于U形架构和跳跃连接的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是，尽管CNN取得了出色的性能，但是由于卷积操作的局限性，它无法很好地学习全局和远程语义信息交互。

在本文中，我们提出了Swin-Unet，它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer。标记化的图像块通过跳跃连接被馈送到基于Transformer的U形En-Decoder架构中，以进行局部全局语义特征学习。

【深度学习】U型的Transfomer网络（Swin-Unet）和Swin-Transformer分类相关推荐

万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络
来源:AI科技评论摘要:深度学习中的各种卷积网络大家知多少? 深度学习中的各种卷积网络大家知多少?对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,这篇文章非常值得一读.Kunlun Bai 是 ...
【深度学习】快照集成等网络训练优化算法系列
[深度学习]快照集成等网络训练优化算法系列文章目录 1 什么是快照集成? 2 什么是余弦退火学习率? 3 权重空间中的解决方案 4 局部与全局最优解 5 特别数据增强 6 机器学习中解决数据不平衡问 ...
【深度学习】像素级分割网络新思路之DeepLabv3+
[深度学习]像素级分割网络新思路之DeepLabv3+ 1 版本情况 2 引言&相关工作 3 空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution) 4 DeepLabv3+ 5 深 ...
基于深度学习的SDN家庭网关加密网络流量分类
写在前面: 本文翻译供个人研究学习之用,不保证严谨与准确 github链接:https://github.com/WithHades/network_traffic_classification_pa ...
基于深度学习的点云分割网络及点云分割数据集
作者丨泡椒味的泡泡糖来源丨深蓝AI 引言点云分割是根据空间.几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征.点云的有效分割是许多应用的前提,例如在三维重建领域,需要对场景内的物 ...
前沿丨基于深度学习的点云分割网络及点云分割数据集
众所周知,点云的有效分割是许多应用的前提,例如在三维重建领域,需要对场景内的物体首先进行分类处理,然后才能进行后期的识别和重建.传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法,在很多技术 ...
Halcon 深度学习自定义网络模型-ResNet通用网络产生器
Halcon 深度学习自定义网络模型-ResNet通用网络产生器备注: 版本要求:halcon21.05++ Python下的ResNet网络模型源码: import torch import to ...
深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结:迁移学习的技巧,迁移学习中的部分模型冻结是一种利用预训练模型来解决新问题的技巧,是计算机视觉,自然语言处理等任务里面最重 ...
大盘点 | 基于深度学习的点云分割网络及点云分割数据集
编辑 | 深蓝前沿点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取后台回复[数据集下载]获取计算机视觉近30种数据集! 引言点云分割是根据空间.几何和纹理 ...

【深度学习】U型的Transfomer网络（Swin-Unet）和Swin-Transformer分类

【深度学习】U型的Transfomer网络（Swin-Unet）和Swin-Transformer分类

1 概述

【深度学习】U型的Transfomer网络（Swin-Unet）和Swin-Transformer分类相关推荐

最新文章

热门文章