[深度学习从入门到女装]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

2023-12-26 14:30
文章标签 学习 入门 深度 net attention learning look 女装 pancreas

本文主要是介绍[深度学习从入门到女装]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas，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！

论文地址：Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

 

这是一篇使用attention模块对U-Net进行改进，从而进行医学图像分割的论文

 

这个attention模块其实给我感觉特别像SENet里边对每个channel进行权重加权的模块，只不过这篇文章是对feature map中每个pixel进行加权，以达到突出显著特征的作用

 

改进后的U-Net如图所示

attention模块用在了skip connection上，原始U-Net只是单纯的把同层的下采样层的特征直接concate到上采样层中，改进后的使用attention模块对下采样层同层和上采样层上一层的特征图进行处理后再和上采样后的特征图进行concate

 

attention模块

F代表哪一层的channel数，通俗来看就是使用下采样层同层的特征图和上采样层上一层的特征图进行一个pixel权重图的构建，然后再把这个权重图对下采样层同层的特征图进行处理，得到进行权重加权的特征图

使用公式来表达就是：

 

下采样层同层的特征图g_{i}(F_{g}\times H_{g} \times W_{g} \times D_{g})，进行1*1*1卷积运算得到W_{g}^{T}g_{i}

上采样层上一层的特征图x_{i}^{l}(F_{l}\times H_{x} \times W_{x} \times D_{x})，进行1*1*1卷积运算得到W_{x}^{T}x_{i}^{l}

将上两步得到的特征图W_{g}^{T}g_{i}和W_{x}^{T}x_{i}^{l}进行相加后在进行ReLu得到\sigma _{1}(W_{x}^{T}x_{i}^l+W_{g}^{T}g_{i}+b_{g})（F_int\times H_{g}W_{g}D_{g}），\sigma _{1}为ReLU激活函数

随后在使用1*1*1卷积运算得到q_{att}^{l}=\psi ^{T}(\sigma _{1}(W_{x}^{T}x_{i}^l+W_{g}^{T}g_{i}+b_{g}))+b_{\psi}

最后对q_{att}^{l}进行sigmoid激活函数得到最终的attention coeffficients（\alpha _{i}^{l}）

 

梯度传导过程如下：

 

这篇关于[深度学习从入门到女装]Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas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/539766。

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
阅读更多...
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
阅读更多...
Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门（一）：登录与退出》 《Spring-Security-入门（二）：基于数据库验证》 《Spring-Security-入门（三）：密码加密》 《Spring-Security-入门（四）：自定义-Filter》 《Spring-Security-入门（五）：在 Sprin
阅读更多...
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
阅读更多...
学习hash总结

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash，名字很陌生，但是hash的思想却很熟悉，以前早就做过此类的题，但是不知道这就是hash思想而已，说白了hash就是一个映射，往往灵活利用数组的下标来实现算法，hash的作用：1、判重；2、统计次数；
阅读更多...
零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合，内部除了存储元素外，还会存储一个score，存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列，不同元素的score可以重复，score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]
阅读更多...
poj 1258 Agri-Net（最小生成树模板代码）

poj 1258 Agri-Net（最小生成树模板代码）

感觉用这题来当模板更适合。 题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码：效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n
阅读更多...
【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程（Gaussian Process，简称GP）是一种概率模型，用于描述一组随机变量的联合概率分布，其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数（或核函数） 1.3 核函数1.4 高斯过程回归（Gauss
阅读更多...
数论入门整理（updating）

数论入门整理（updating）

一、gcd lcm 基础中的基础，一般用来处理计算第一步什么的，分数化简之类。 LL gcd(LL a, LL b) { return b ? gcd(b, a % b) : a; } <pre name="code" class="cpp">LL lcm(LL a, LL b){LL c = gcd(a, b);return a / c * b;} 例题：
阅读更多...
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn

系列文章目录 监督学习：参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv） 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2