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BiUNet:基于双层路由注意力的轻量化医学分割网络
1
作者
王莹
吴本阳
+2 位作者
郭晋川
张萌
原锌蕾
《测试技术学报》
2024年第4期448-454,共7页
针对视觉Transformer骨干提取网络计算开销大,模型训练缓慢的问题,同时为了进一步提升Transformer结构在医学图像领域的分割性能,提出一种名为BiUNet的新型轻量级U型架构的医学图像分割网络。将输入医学图像整切成若干图像块后,送入一...
针对视觉Transformer骨干提取网络计算开销大,模型训练缓慢的问题,同时为了进一步提升Transformer结构在医学图像领域的分割性能,提出一种名为BiUNet的新型轻量级U型架构的医学图像分割网络。将输入医学图像整切成若干图像块后,送入一种基于双层路由动态稀疏注意力机制的BiFormer转换器中,通过组合下采样和特定块数的BiFormer模块,构建多级金字塔结构实现特征提取。随后通过组合上采样和卷积模块,相应构建多级金字塔结构进行特征解码,进而实现像素级语义分割。该模型在3个医学数据集上依次取得了90.2%, 93.7%和85.6%的mIoU值以及5.55 G的Flops和28.10 M的参数量。结果表明,BiUNet能够以轻量化的效果有效提升医学图像分割的精度。
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关键词
双层路由注意力机制
Transformer结构
医学图像分割
轻量级
U型结构
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职称材料
题名
BiUNet:基于双层路由注意力的轻量化医学分割网络
1
作者
王莹
吴本阳
郭晋川
张萌
原锌蕾
机构
山西大学电力与建筑学院
山西大学物理电子工程学院
山西财经大学管理科学与工程学院
出处
《测试技术学报》
2024年第4期448-454,共7页
文摘
针对视觉Transformer骨干提取网络计算开销大,模型训练缓慢的问题,同时为了进一步提升Transformer结构在医学图像领域的分割性能,提出一种名为BiUNet的新型轻量级U型架构的医学图像分割网络。将输入医学图像整切成若干图像块后,送入一种基于双层路由动态稀疏注意力机制的BiFormer转换器中,通过组合下采样和特定块数的BiFormer模块,构建多级金字塔结构实现特征提取。随后通过组合上采样和卷积模块,相应构建多级金字塔结构进行特征解码,进而实现像素级语义分割。该模型在3个医学数据集上依次取得了90.2%, 93.7%和85.6%的mIoU值以及5.55 G的Flops和28.10 M的参数量。结果表明,BiUNet能够以轻量化的效果有效提升医学图像分割的精度。
关键词
双层路由注意力机制
Transformer结构
医学图像分割
轻量级
U型结构
Keywords
Bi-level routed attention mechanism
transformer structure
medical image segmentation
lightweight
U-shaped structure
分类号
TP911.73 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BiUNet:基于双层路由注意力的轻量化医学分割网络
王莹
吴本阳
郭晋川
张萌
原锌蕾
《测试技术学报》
2024
0
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