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

最新推荐文章于 2025-03-13 17:54:12 发布
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版权

Attention U-Net:

论文：链接

1. 期刊

  • Computer Vision and Pattern Recognition

2. 亮点

  • 将注意力机制应用于UNet分割网络中，可以比较好的实现对显著性区域的关注，以及对无关背景区域的抑制。
  • 注意力模型可以很好的嵌入到CNN框架中，而且不增加计算量的同时提高模型性能。

3. 方法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4. 结果对比

  • 可视化注意力机制加入对于特征的影响在这里插入图片描述

  • 在CT数据集上取得了最好的结果在这里插入图片描述

5. 总结

  • 个人理解：利用下采样层的结构化信息和当前层纹理信息的融合，利用sigmoid归一化，得到关联性强的区域，和当前层做乘积，从而强调本层的显著性区域的特征。
  • 可以用于分类可视化的研究
Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas 阅读记录
SOS团成员A
01-29 679
阅读目的：老师分享 标题：Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas（学习在哪里寻找胰腺） 作者团队：Ozan Oktay生物医学图像分析组，帝国理工学院，伦敦，英国伦敦 来源：arXiv 2018 源码链接：https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Networks 数据集链接：https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-Netw.
基于注意力U-Net的脑肿瘤磁共振图像分割
01-26
针对全卷积神经网络在图像分割中信息遗失、依赖固定权重导致分割精度低的问题,对U-Net结构进行改进并用于脑肿瘤磁共振(MR)图像的分割。在U-Net收缩路径上用注意力模块,将权重分布到不同尺寸的卷积层,有助于图像空间信息和上下文信息的利用;用残差紧密模块代替原有卷积层,能够提取更多的特征并促进网络收敛。基于BraTS(The Brain Tumor Image Segmentation Challenge)提供的脑肿瘤MR图像数据库,对提出的新模型进行验证,用Dice分数评估分割效果,获得肿瘤整体区域0.9056分、肿瘤核心区域0.7982分和肿瘤增强区域0.7861分的精度。由此表明本文提出的U-Net结构可提高MR图像分割的精度和效率。
论文笔记：Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
新手村打蘑菇
08-14 1448
Abstract 我们提出了一种用于医学成像的新型注意门（AG）模型，该模型自动学习聚焦于不同形状和大小的目标结构。用AG训练的模型隐 含地学习抑制输入图像中的不相关区域，同时突出显示对特定任务有用的显着特征。这使我们能够消除使用级联卷积神经网络（CNN）的 显式外部组织/器官定位模块的必要性。 AG可以很容易地集成到标准CNN架构中，例如U-Net模型，具有最小的计算开销，同时提高模型 灵敏度和...
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）——图像分割的新突破
最新发布
2401_82355416的博客
03-13 1261
本文提出了一种新颖的双交叉注意力模块（DCA），并将其成功应用于U-Net架构中。实验结果表明，DCA模块能够有效捕捉长距离依赖关系和多尺度特征，显著提升图像分割的性能。未来，我们将从以下几个方面进一步探索DCA模块的潜力：1. 扩展到其他网络结构：将DCA模块应用于其他图像分割网络（如DeepLab、PSPNet等），验证其通用性。2. 应用于其他视觉任务：探索DCA模块在目标检测、图像生成等任务中的应用。3. 优化计算效率：进一步优化DCA模块的计算复杂度，使其更适合实际应用场景。
计算机视觉语义分割——Attention U-Net(Learning Where to Look for the Pancreas)
weixin_51454889的博客
02-08 1747
本周学习了Attention U-Net模型，这是一种在U-Net基础上改进的语义分割模型，主要应用于医学影像分割任务。Attention U-Net通过引入注意力门（Attention Gate, AG）模块，自动学习目标的形状和尺寸，同时抑制无关区域，聚焦于显著特征。相比标准U-Net模型，Attention U-Net在分割性能、模型敏感度和准确率方面均有显著提升。AG模块采用加性注意力机制，能够有效突出感兴趣区域的特征响应，减少冗余信息，并且易于与不同的CNN模型集成。
深度学习| Attention U-Net（包含Attention Gate代码）
qq_40306845的博客
04-24 9124
Attention U-Net的入门理解，以及其中Attention Gate模块结构和代码的理解。
注意力和u-net结构
qq_55369285的博客
11-26 602
将注意力放在下采样的过程中。用于去除效果并不好。
《深入理解并实现Att U-Net》
qq_34325086的博客
06-19 3036
Introduction 《Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas》发表于2018CVPR，相对于定位+分割的级联方式实现的精准语义分割，通过添加attention gate的方式隐式的学习对于胰腺分割重要的特征，省略不重要的特征。 Network Architecture 网络结构类似于U-net，区别是U-net在解码器和编码器同层级只进行拼接操作，此处则加入了attention gate，用于将...
ATTENTION SWIN U-NET: CROSS-CONTEXTUAL ATTENTION MECHANISM FOR SKIN LESION SEGMENTATION
qq_45845375的博客
01-16 1150
1.现有限制：U-Net 架构中卷积运算的位置限制了其捕捉长距离依赖性的性能2.解决限制：提出了一种，用 Swin Transformer 模块取代 CNN 块来捕获局部和全局表示3.网络模型：Att-SwinU-Net，一种基于注意力的 Swin U-Net 扩展4.关键点：设计跳跃连接路径来提高网络的特征重用性5.改进：在跳跃连接路径中使用的经典连接操作中加入注意机制。
Pytorch复现U-Net, R2U-Net, Attention U-Net, Attention R2U-Net
ghw15221836342的博客
01-19 1万+
Pytorch复现U-Net, R2U-Net, Attention U-Net, Attention R2U-Net 项目地址：pytorch Implementation of U-Net, R2U-Net, Attention U-Net, Attention R2U-Net U-Net, R2U-Net, Attention U-Net, Attention R2U-Net U-Ne...
各种用于图像分割的Unet模型的实现-Unet，RCNN-Unet，Attention Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套Unet-Python开发
05-25
各种Unet模型用于图像分割的实现-Unet，RCNN-Unet，注意力Unet，RCNN-Attention Unet，嵌套式Unet细分Unet细分-Pytorch-Nest-of-Unets各种Unet模型用于图像分割的实现UNet- U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络https://arxiv.org/abs/1505.04597 RCNN-UNet-基于U-Net的递归残差卷积神经网络（R2U-Net）用于医学图像分割https：// arxiv。 org / abs / 1802.06955 Attention Unet-Attention U-Net：学习在哪里寻找胰腺https://arxiv.org/abs/1804.03999 RCNN-Attentio
Attention U-Net简介及其在Keras
爱CV
05-29 1165
1.什么是注意力（Attention）? 在图像分割中，注意力是一种只突出训练中相关激活的方法。这减少了浪费在无关激活上的计算资源，为网络提供了更好的泛化能力。本质上，网络可以“关注”图像的某些部分。 a)Hard Attention Attention有两种形式，Hard和soft。Hard attention的工作原理是通过裁剪图像或迭代区域建议来突出显示相关区域。由于Hard attention一次只能选择一个图像的一个区域，它是不可微的，需要强化学习来训练。 由于它是不可微分的，这意味着对于
基于改进注意力机制的U-Net模型实现及应用（keras框架实现）
haosen
06-09 1万+
1.摘要 上节我们基于U-Net模型设计并实现了在医学细胞分割上的应用（ISBI 挑战数据集），并给出了模型的详细代码解释，在上个博客中，我们为了快速训练U-Net模型对其进行了缩减，将庞大的U-Net的转换为很小&的结构，导致其准确率才达到75%左右。为了进一步提高U-Net模型在细胞分割上的准确率，本文将主要研究两个方面：一是基于U-Net的原始模型结构进行改进，引入卷积注意力机制模块（CBAM）和FocalTversky损失函数；二是引入深监督方法(DEEP SUPERVISION)及多尺.
Attention UNet
weixin_46720482的博客
10-25 1万+
Attention UNet论文解析 - 知乎Attention UNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1804.03999.pdf 代码地址： https://github.com/ozan-oktay/Attention-Gated-NetworksAttention UNet在UNet中引入注意力机制，在对编码器每个分辨率上的特征与解…图像分割UNet系列------Attention Unet详解_gz7seven的博客-优快云博客_attention unet。
【医学分割】attention-unet
可乐大牛的博客
07-06 7741
attention-unet主要的贡献就是提出了attention gate，它即插即用，可以直接集成到网络模型当中，作用在于抑制输入图像中的不相关区域，同时突出特定局部区域的显著特征，并且它用soft-attention 代替hard-attention，所以attention权重可以由网络学习，并且不需要额外的label，只增加少量的计算量。 ： ：一次选择一个图像的一个区域作为注意力，设成1，其他设为0。他是不能微分的，无法进行标准的反向传播，因此需要蒙特卡洛采样来计算各个反向传播阶段的精度。 考虑到
U-Net结构改进：双交叉注意力模块（DCA）
热门推荐
记录
05-07 2万+
本文由迈阿密大学的研究团队于2023年3月30日发表，提出了双交叉注意力模块（Dual Cross-Attention , DCA），其目标是在轻微的参数和复杂性增加的情况下改进U-Net及其变体，能够简单而有效地增强u-net结构中的跳跃连接（skip-connection）。
深度学习论文精读[5]：Attention UNet
weixin_37737254的博客
07-18 6442
以CNN为基础的编解码结构在图像分割上展现出了卓越的效果，尤其是医学图像的自动分割上。但一些研究认为以往的FCN和UNet等分割网络存在计算资源和模型参数的过度和重复使用，例如相似的低层次特征被级联内的所有网络重复提取。针对这类普遍性的问题，相关研究提出了给UNet添加注意力门控（Attention Gates, AGs）的方法，形成一个新的图像分割网络结构：Attent...
基于Deformable卷积的U-Net网络在胰腺细胞分割的应用
从提供的文件名“Pancreas-Segmentation-usingDeformable-U-Net-master”推测，该项目可能包含以下内容： - 一个主程序入口，用于启动模型训练和评估流程。 - 数据处理模块，包含数据加载、预处理、增强等功能。 ...
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