UneXt 基于MLP的快速医学图像分割网络
4.几乎所有的上述工作都集中在提高网络的性能(精度),而不是太关注计算复杂度、推理时间或参数的数量,这些在许多现实应用中是必不可少的
![](/assets/blank.gif)
其中c1=32,c2=64,c3=128,c4=160,c5=256
Tokenized MLP Block结构如下:
在 Tokenized MLP Block模块中,含有两个Shifted MLP,一个沿着width维度,一个沿着height维度:
Shifted MLP在各个局部区域之间传递特征信息,达到global feature的效果
7.在原文该部分段落中,介绍到该操作受启发于 Swin Transformer,实际上再细致一点,是受启发于 Swin 的窗的设计
8.F1 score,计算的复杂性用GFLOPs(每秒10亿次的浮点运算数)来衡量
实验了Swin-UNet,但发现在小数据集上存在收敛问题,导致性能较差
swinunet有41.35M个参数,计算复杂性为11.46 GFLOPs.
9.我们还提供了在cpu上操作的平均推理时间,因为护理点设备大多数是低计算力,而且通常没有gpu,CPU是英特尔XeonGoln6140CPU,工作在2.30 GHz
10.训练结果:
11.
而unet的通道数为64,128,256,512,1024,通道数很大,计算量很大
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