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LeViT-UNet:transformer 编码器和CNN解码器的有效整合
levi-unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。levi-un...
2024-10-12 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
Boundary Difference Over Union Loss(BDOU) 解读
摘要本文开发了损失函数，指导边界区域分割。它是通过计算预测和标签的差分集与差分集和部分交集的并集的比值得到的。使用目标大小来自适应地调整应用于边界区域的注意力。在两个数据集（ACDC和Synapse）上使用UNet、TransUNet...
2024-10-12 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论 -
自动驾驶点云分割和图像分割区别|数据堂
自动驾驶点云分割和图像分割区别｜数据堂近年来，自动驾驶领域的各项下游任务基本上都要求了对场景的语义理解，比如自动驾驶车辆要能够理解哪个是路面、哪个是交通灯、哪个是行人、哪个是树木，因此点云分割的作用就不言而喻。但随着Transformer模...
2024-10-12 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论 -
D-Net:Transformer中融合动态大卷积核&动态特征融合模块
分层Transformer在医学图像分割中已取得了显著的成功，这归功于它们的大接收域以及有效利用全局长距离上下文信息的能力。卷积神经网络（CNNs）也可以通过使用大核来获得大的接收域，这使得它们能够在较少的模型参数下达到具有竞争力的性能...
2024-10-12 btikc 技术文章 15 ℃ 0 评论 -
论文推荐:DCSAU-Net，更深更紧凑注意力U-Net
这是一篇23年发布的新论文，论文提出了一种更深、更紧凑的分裂注意力的U-Net，该网络基于主特征守恒和紧凑分裂注意力模块，有效地利用了底层和高层语义信息。DCSAU-Net1、架构DCSAU-Net的编码器首先使用PFC策略从输入图像...
2024-10-12 btikc 技术文章 12 ℃ 0 评论 -
悟空云AI算法中心负责人房杰:道路裂隙检测的新边缘扩展策略
由陕西悟空云信息技术有限公司AI算法中心负责人房杰博士和长安大学公路学院助理教授赵阳博士等提交到IEEETransactionsIntelligentTransportationSystems（IEEET-ITS）上的长文“Ext...
2024-10-12 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论 -
Hinton组基于大型全景掩码的实例分割框架，图像视频场景丝滑切换
选自arXiv作者：TingChen等机器之心编译编辑：赵阳本文的创新点一方面在于能够在大型全景掩码上训练扩散模型，一方面在于可以同时适配图片和流媒体场景。...
2024-10-12 btikc 技术文章 14 ℃ 0 评论
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