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超越自注意力：用于医学图像分割的可变形大核注意力
来自网友在路上 157857提问 提问时间：2023-09-23 04:41:03阅读次数： 57
最佳答案 问答题库578位专家为你答疑解惑
文章目录
- 摘要
- 1、简介
- 2、方法
- 2.1、大核注意力（Large Kernel Attention）
- 2.2、可变形大核注意力
- 2.3、2D D-LKA网络
- 3、实验
- 3.1、实验装置
- 3.2、数据集
- 3.3、定量和定性结果
- 3.3.1、2D结果
- 3.3.2、3D结果
- 3.4、消融实验研究
- 4、结论
摘要
医学图像分割在采用transformer模型方面取得了显着的改进，这些模型在掌握深远上下文和全局上下文信息方面表现出色。然而，这些模型的计算需求不断增加，与token数量的平方成正比，限制了它们的深度和分辨率能力。当前大多数方法都是将D体积图像数据处理为逐层（称为伪3D），这会丢失关键的层间信息，从而降低模型的总体性能。为了解决这些挑战&#
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