建设初级中学网站,wordpress网站基础知识,wordpress不连续,建湖做网站的公司本文提出了一种名为Fully Convolutional Branch-TransFormer (FCBFormer)的图像分割框架。该架构旨在结合Transformer和全卷积网络#xff08;FCN#xff09;的优势#xff0c;以提高结肠镜图像中息肉的检测和分类准确性。
1#xff0c;框架结构#xff1a; 模型采用双分…本文提出了一种名为Fully Convolutional Branch-TransFormer (FCBFormer)的图像分割框架。该架构旨在结合Transformer和全卷积网络FCN的优势以提高结肠镜图像中息肉的检测和分类准确性。
1框架结构 模型采用双分支结构两个并行分支一个全卷积分支FCB和一个Transformer分支TB。FCB返回全尺寸h×w特征图而TB返回降尺寸h/4 × w/4的特征图。TB的输出张量经过上采样并与FCB的输出张量在通道维度上进行拼接然后通过预测头PH处理生成输入图像的全尺寸分割图。
2TB分支的结构
TB使用ImageNet预训练的金字塔视觉Transformer V2PVTv2作为图像编码器该编码器返回一个具有4个级别的特征金字塔这个金字塔随后被用作渐进式局部解码器PLD的输入。
在PLD中金字塔的每个级别首先通过一个局部强调LE模块进行处理以解决基于Transformer的模型在特征表示中表示局部特征的不足然后通过逐步特征聚合SFA融合经过局部强调的金字塔特征。最后融合的多尺度特征用于预测输入图像的分割图。
3LE模块的结构
LE模块即局部强调Local Emphasis模块是SSFormer架构中用于增强Transformer编码器提取的特征的局部特征表示的组件。在FCBFormer的TBTransformer Branch中LE模块的目的是通过强调图像的局部区域来改善Transformer模型在处理细节时的性能。
LE模块的具体由卷积层、激活函数、残差连接、组归一化、通道数调整等部分组成。
LE模块的设计旨在通过突出局部特征来弥补Transformer在处理精细细节时的不足从而在分割任务中提供更准确的局部边界信息。
4FCB分支的结构
如上图C所示是由残差模块组成的U型结构。
5实验结果
