Transformer结合U-Net登上Nature子刊!最新成果让精度和效率都很美丽

本文主要是介绍Transformer结合U-Net登上Nature子刊!最新成果让精度和效率都很美丽,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近一种基于视觉Transformer改进的U-Net来检测多光谱卫星图像中甲烷排放的深度学习方法登上了Nature子刊。与传统方法相比,该方法可以识别更小的甲烷羽流,显著提高检测能力。

这类Transformer与U-Net结合的策略是一种创新的深度学习方法,它利用了U-Net能够保留高分辨率特征和精确定位的优势,并通过引入Transformer的自注意力和交叉注意力,提升模型对复杂任务中长程依赖关系和空间上下文信息的捕捉能力。

这种设计让模型在解码阶段能够同时利用全局和局部信息,实现更准确、更高效的图像处理技术,也为我们的研究提供了新的思路和方向

为了帮助各位全面掌握Transformer结合U-Net的方法并寻找创新点,本文总结了10篇最新的研究成果,论文原文以及开源代码都整理好了,希望能给各位的论文添砖加瓦。

论文原文以及开源代码需要的同学看文末

Automatic detection of methane emissions in multispectral satellite imagery using a vision transformer

方法:本文介绍了一种基于深度学习的方法,结合了ViT编码器和U-Net解码器的架构,来实现对甲烷泄漏的检测。研究使用合成的甲烷泄漏数据嵌入到真实的Sentinel-2数据中,然后训练模型来检测这些泄漏。

创新点:

  • 研究使用了一种基于视觉Transformer改进的U-Net来检测多光谱卫星图像中甲烷排放的深度学习方法。

  • 该模型可以探测到所有与Sentinel-2重叠的甲烷释放,最低可探测到每小时1100千克的甲烷释放。这一突破使得实现全球每隔几天自动监测持续甲烷排放成为可能。

  • 该模型在真实的Sentinel-2数据上具有较低的误报率。这一创新使得能够在实际应用中自动检测甲烷成为可能。

U-NeTrans at the Edge: Precision and Adaptability in Medical Image Analysis through Segment-based U-Net and Transformer Integration

方法:本文提出了一种新颖的U-NeTrans方法,通过将U-Net和Transformer结合起来,实现了在资源受限的移动设备上进行医学图像分析的高效性能。

创新点:

  • 结合U-Net和Transformer架构的U-NeTrans模型,通过在边缘计算中应用先进的深度学习算法,提高了医学图像分析的精度和适应性。

  • U-NeTrans通过将图像分割成小块而不是将其展开为标记来解决了补丁展开和放大敏感性等问题。这种新颖的方法避免了补丁展开的问题,同时保持了细粒度的局部细节。

  • U-NeTrans具有在单个架构中允许可变补丁大小的优点,从而降低了对放大的敏感性,并支持各种图像分辨率。

  • 在医学图像分割任务中表现出色,实现了98.97%的准确率、98.81%的精确度、99.68%的敏感性、98.73%的特异性,以及99.19%的AUROC。

MiTU-Net: A fine-tuned U-Net with SegFormer backbone for segmenting pubic symphysis-fetal head

方法:论文提出一种基于U-Net架构和Mix Transformer编码器的有效分割网络,用于自动分割超声图像并测量AoP,以提高产程评估的准确性和效率,填补了自动测量AoP的算法需求与传统人工测量方法之间的空白,同时减少了计算复杂度和可训练参数数量。

创新点:

  • 基于传统U-Net结构,提出了MiTU-Net模型,利用预训练的Mix Transformer编码器进行分割骨盆联合和胎头的自动分割,实现了高效且准确的分割。

  • MiTU-Net模型通过降低编码器-解码器模型的可训练参数数量,显著减少了计算成本和内存使用,同时保持了较高的分割性能。

  • 提出了使用Dice相似系数(DSC),Hausdorff距离(HD)和平均表面距离(ASD)评估分割模型性能的典型指标。

wmh seg: Transformer based U-Net for Robust and Automatic White Matter Hyperintensity Segmentation across 1.5T, 3T and 7T

方法:论文介绍一种基于Transformer的编码器和U-Net架构的深度学习模型,名为wmh seg。该模型在不同磁场强度、扫描仪制造商和常见MRI伪影下具有稳定的性能。

创新点:

  • wmh seg是一种基于transformer的深度学习模型,用于T2w FLAIR图像的白质病变分割。

  • 在训练数据多样性方面,wmh seg使用了来自不同磁场强度和机构的图像,并添加了人工MRI伪影,从而提高了模型的鲁棒性。

  • wmh seg在7T FLAIR图像的分割结果超过了WMH分割挑战中获胜的团队的模型推断结果,表明模型在不同磁场强度下的通用性和稳定性。

  • wmh seg比FreeSurfer在定量亚皮质白质病变方面的分割更准确,弥补了FreeSurfer在T1w图像上的缺陷。

关注下方《学姐带你玩AI》🚀🚀🚀

回复“UN结合”获取全部论文+代码

码字不易,欢迎大家点赞评论收藏

这篇关于Transformer结合U-Net登上Nature子刊!最新成果让精度和效率都很美丽的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1053082

相关文章

查看Oracle数据库中UNDO表空间的使用情况(最新推荐)

《查看Oracle数据库中UNDO表空间的使用情况(最新推荐)》Oracle数据库中查看UNDO表空间使用情况的4种方法:DBA_TABLESPACES和DBA_DATA_FILES提供基本信息,V$... 目录1. 通过 DBjavascriptA_TABLESPACES 和 DBA_DATA_FILES

最新Spring Security实战教程之Spring Security安全框架指南

《最新SpringSecurity实战教程之SpringSecurity安全框架指南》SpringSecurity是Spring生态系统中的核心组件,提供认证、授权和防护机制,以保护应用免受各种安... 目录前言什么是Spring Security?同类框架对比Spring Security典型应用场景传统

最新Spring Security实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)

《最新SpringSecurity实战教程之表单登录定制到处理逻辑的深度改造(最新推荐)》本章节介绍了如何通过SpringSecurity实现从配置自定义登录页面、表单登录处理逻辑的配置,并简单模拟... 目录前言改造准备开始登录页改造自定义用户名密码登陆成功失败跳转问题自定义登出前后端分离适配方案结语前言

OpenManus本地部署实战亲测有效完全免费(最新推荐)

《OpenManus本地部署实战亲测有效完全免费(最新推荐)》文章介绍了如何在本地部署OpenManus大语言模型,包括环境搭建、LLM编程接口配置和测试步骤,本文给大家讲解的非常详细,感兴趣的朋友一... 目录1.概况2.环境搭建2.1安装miniconda或者anaconda2.2 LLM编程接口配置2

Python结合Flask框架构建一个简易的远程控制系统

《Python结合Flask框架构建一个简易的远程控制系统》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python与Flask框架构建一个简易的远程控制系统,能够远程执行操作命令(如关机、重启、锁屏等),还... 目录1.概述2.功能使用系统命令执行实时屏幕监控3. BUG修复过程1. Authorization

Mysql中InnoDB与MyISAM索引差异详解(最新整理)

《Mysql中InnoDB与MyISAM索引差异详解(最新整理)》InnoDB和MyISAM在索引实现和特性上有差异,包括聚集索引、非聚集索引、事务支持、并发控制、覆盖索引、主键约束、外键支持和物理存... 目录1. 索引类型与数据存储方式InnoDBMyISAM2. 事务与并发控制InnoDBMyISAM

Redis 内存淘汰策略深度解析(最新推荐)

《Redis内存淘汰策略深度解析(最新推荐)》本文详细探讨了Redis的内存淘汰策略、实现原理、适用场景及最佳实践,介绍了八种内存淘汰策略,包括noeviction、LRU、LFU、TTL、Rand... 目录一、 内存淘汰策略概述二、内存淘汰策略详解2.1 ​noeviction(不淘汰)​2.2 ​LR

StarRocks索引详解(最新整理)

《StarRocks索引详解(最新整理)》StarRocks支持多种索引类型,包括主键索引、前缀索引、Bitmap索引和Bloomfilter索引,这些索引类型适用于不同场景,如唯一性约束、减少索引空... 目录1. 主键索引(Primary Key Index)2. 前缀索引(Prefix Index /

Python中如何控制小数点精度与对齐方式

《Python中如何控制小数点精度与对齐方式》在Python编程中,数据输出格式化是一个常见的需求,尤其是在涉及到小数点精度和对齐方式时,下面小编就来为大家介绍一下如何在Python中实现这些功能吧... 目录一、控制小数点精度1. 使用 round() 函数2. 使用字符串格式化二、控制对齐方式1. 使用

基于.NET编写工具类解决JSON乱码问题

《基于.NET编写工具类解决JSON乱码问题》在开发过程中,我们经常会遇到JSON数据处理的问题,尤其是在数据传输和解析过程中,很容易出现编码错误导致的乱码问题,下面我们就来编写一个.NET工具类来解... 目录问题背景核心原理工具类实现使用示例总结在开发过程中,我们经常会遇到jsON数据处理的问题,尤其是