注意(attention)引导卷积胸腔分类

最新推荐文章于 2025-03-31 14:02:00 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/yuho1996/p/9389226.html
本文介绍了一种模仿放射科医生诊断流程的AI辅助系统。该系统通过关注胸部疾病的特定病变区域，采用全局与局部相结合的方法进行图像训练，旨在提高病灶识别的准确性和效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

像放射科医生一样看病

要点

1. 胸腔疾病往往是由于一小块地方病变引起的，使用全局图片训练网络，难免会有噪声区域的影像（说白了就是一些不相关的区域也拿来训练网络）

2. 根据CAM热力图画出的注意（attention）区域单独切割出来训练网络。

3. 集成全局(global)图片训练的网络和局部热点(attention)训练的网络。

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转载于:https://www.cnblogs.com/yuho1996/p/9389226.html

【ICLR 2025】详细解读字节跳动视频生成论文 CyberHost: Taming Audio-driven Avatar Diffusion Model with Region Codebook
沉迷单车的追风少年
09-22 1690
轰轰烈烈的ICLR 2025拉开序幕，由于是Open Review机制，很多最新的好作品都要被公开评审。博主最近会陆续介绍一些看到有趣的Diffusion相关的论文。这篇博客介绍来自字节跳动的可控视频生成相关论文《CyberHost: Taming Audio-driven Avatar Diffusion Model with Region Codebook Attention》。
MedSAM: Segment Anything in Medical Images
李响
05-05 3176
SAM 是一种在自然图像分割方面取得成功的模型，但在医学图像分割方面表现不佳。MedSAM 首次尝试将 SAM 的成功扩展到医学图像，并成为用于分割各种医学图像的通用工具。为了开发 MedSAM，首先需要一个大型医学图像数据集，其中包括来自 11 种不同模态的超过 20 万个 Mask。该数据集用于训练和微调 MedSAM 模型。最重要的是，提供了一种简单的微调方法，使 SAM 适应一般的医学图像分割。通过对 21 项三维分割任务和 9 项二维分割任务进行综合实验，对 MedSAM 的性能进行了评估。
卷积神经网络里的attention机制
u010848594的博客
07-20 3732
1.CBAM: Convolutional Block Attention Module 2.Squeeze-and-Excitation Networks
深度学习之卷积网络attention机制SENET、CBAM模块原理总结
weixin_33602281的博客
12-23 1万+
SENET SENET是2017年的世界冠军，SE全称Squeeze-and-Excitation是一个模块，将现有的网络嵌入SE模块的话，那么该网络就是SENet，它几乎可以嵌入当前流行的任何网络，那么为什么会引出这个东西呢，来看下图： 一个feature map经过一系列卷积池化得到的feature map，通常我们认为这个得到的feature map的每个通道都是同样重要的，我们并没有分那...
用于视觉问答的问题-引导混合卷积模型《Question-Guided Hybrid Convolution for Visual Question Answering》
xiashilin的博客
02-03 972
目录 一、文献摘要介绍 二、网络框架介绍 三、实验分析 四、结论 这是视觉问答论文阅读的系列笔记之一，本文有点长，请耐心阅读，定会有收货。如有不足，随时欢迎交流和探讨。 一、文献摘要介绍 In this paper, we propose a novel Question-Guided Hybrid Convolution (QGHC) network for Visual Que...
用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module
qq_41168327的博客
03-04 5795
用于卷积神经网络的注意力机制(Attention)----CBAM: Convolutional Block Attention Module 主要思想： 对于一个中间层的feature map：, CBAM将会顺序推理出1维的channel attention map 以及2维的spatial attention map, 整个过程如下所示： 其中为element-wise multipli...
Thorax Disease Classification with Attention Guided Convolutional Neural Network（未）
weixin_46144186的博客
12-04 3053
文献笔记
利用深度学习生成医疗报告
TensorFlowNews
09-03 2794
作者|Vysakh Nair 编译|VK 来源|Towards Data Science 目录 了解问题 要求技能 数据 获取结构化数据 准备文本数据-自然语言处理 获取图像特征-迁移学习 输入管道-数据生成器 编-解码器模型-训练，贪婪搜索，束搜索，BLEU 注意机制-训练，贪婪搜索，束搜索，BLEU 摘要 未来工作 引用 1.了解问题 图像字幕是一个具有挑战性的人工智能问题，它是指根据图像内容从图像中生成文本描述的过程。例如，请看下图： 一个常见的答案是“一个弹吉他的女人”
Skeleton-Based Action Recognition with Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks（一）论文阅读
qq_44024204的博客
04-04 2028
目录MS-AAGCN_2019AbstractIntroductionRelated WorkGRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKSA.Graph constructionB. Graph convolutionC. ImplementationMULTI-STREAM ATTENTION-ENHANCED ADAPTIVEA. Adaptive graph convolutional layerThe first sub-graph (BkB_{k}Bk​)The second sub-
（二十九：2021.01.10）MICCAI 2019 追踪之论文纲要（下）
Jojo论文基地
01-11 2628
讲在前面 这部分是PART V和PART VI。 论文目录 PART V Computer-Assisted Interventions（计算机辅助干预） 概要 1.Robust Cochlear Modiolar Axis Detection in CTCT中稳健的耳蜗轴轴检测 2.Learning to Avoid Poor Images: Towards Task-aware C-arm Cone-beam CT Trajectories学习避免不良图像：迈向任务感知型C型臂锥束
【目标检测与深度学习】基于深度引导卷积的单目3D目标检测（阅读笔记）
qq_44703886的博客
07-07 663
引言 单目3D目标检测最大的挑战在于无法得到精确的深度信息，传统的二维卷积算法不适合这项任务，因为它不能捕获局部目标及其尺度信息，而这对三维目标检测至关重要。 论文：https://arxiv.org/pdf/1912.04799v1 代码：https://github.com/dingmyu/D4LCN 参考paddle复现：3D目标检测（单目）D4LCN论文复现（https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public） 参考链接：https:
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注意力（Attention）机制
9种卷积注意力机制创新方法汇总，含2024最新
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今天咱们来聊聊。相信各位在写论文的时候都苦恼过怎么更好地改模型，怎么更高效地提高模型的性能和泛化能力吧？我的建议是，不妨考虑考虑。卷积注意力机制是一种通过关注输入数据中的不同部分来改进模型性能的方法，结合了卷积网络和Transformer各自的优势，以同时获得更好的泛化能力和更大的模型容量。因此，通过将二者有效结合，卷积注意力机制就能帮助我们在准确性和效率之间实现更好的平衡。今天我就帮同学们整理了，帮助想发论文的同学更高效地改模型涨点，早点发出自己的顶会。另外，每种思路我都整理了。
CVPR 2020 | 基于深度引导卷积的单目3D目标检测
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参考论文：D4LCN:Learning Depth-Guided Convolutions for Monocular 3D Object Detection(CVPR2020)论文、代码...
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论文：cbam CBAM: Convolutional Block Attention Module attention机制，简单说就是从特征中学习或者提取出权重分布，再拿这个权重分布施加在原来的特征之上，改变原有特征的分布，增强有效特征抑制无效的特征或者是噪音 attention可以作用在原图上，也可以作用在特征图上 可以在空间尺度上也可以在channel尺度上加权 论文中将空间尺度和chann...
卷积中的attention map理解及可视化
Loong Cheng的博客
05-23 3万+
引用 Woo S , Park J , Lee J Y , et al. CBAM: Convolutional Block Attention Module[J]. 2018. 下载 https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf 转载于： https://www.jianshu.com/p/4fac94eaca91 https://blog.youkuaiyun.com/wei...
浅谈Attention-based Model【原理篇】
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转载请标明出处：http://blog.youkuaiyun.com/wuzqchom/article/details/75792501 计划分为三个部分： 浅谈Attention-based Model【原理篇】（你在这里） 浅谈Attention-based Model【源码篇】 浅谈Attention-based Model【实践篇】 0. 前言 看了台大的李宏毅老师关于......
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本文主要探讨了"基于扩张卷积注意力神经网络的高光谱图像分类"这一主题，针对高光谱图像在训练样本有限时分类精度低的问题，提出了创新的解决方案。研究者构建了一个结合了三维-二维卷积神经网络结构的模型，该模型...
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