当前位置: 首页 > article >正文

Unet++改进10:添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文内容:添加CPCA注意力机制

目录

论文简介

1.步骤一

2.步骤二

3.步骤三

4.步骤四

论文简介

低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法,该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块,有效地提取空间关系,同时保留先验通道。CPCA具有聚焦信息渠道和重点区域的能力。提出了一种基于CPCA的医学图像分割网络CPCANet。CPCANet在两个公开可用的数据集上进行验证

1.步骤一

新建blocks/CPCA.py文件,添加如下代码:

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class CPCA_ChannelAttention(nn.Module):

    def __init__(self, in

http://www.kler.cn/a/391220.html

相关文章:

  • 保姆级JavaWeb项目创建、部署、连接数据库(tomcat)
  • PhPMyadmin-cms漏洞复现
  • 【ES6复习笔记】Spread 扩展运算符(8)
  • linux ext4文件系统
  • 《机器学习》——利用OpenCV库中的KNN算法进行图像识别
  • 【WRF模拟】如何得到更佳的WRF模拟效果?
  • 喜报|超维机器人荣获昇腾AI创新大赛铜奖
  • C# 复制文件到指定文件夹
  • Redis 数据类型
  • 【python基础算法编程】
  • 软件设计师-法律法规与标准化
  • MFC图形函数学习07——画扇形函数
  • Redis五种数据类型剖析
  • Chrome 浏览器开启打印模式
  • 羲和数据集收集器1.3
  • python在word中插入图片
  • 马斯克万卡集群AI数据中心引发的科技涟漪:智算数据中心挑战与机遇的全景洞察
  • 文章管理系统微信小程序ssm+论文源码调试讲解
  • 医疗影像分割 | 使用yolo v11训练自己的数据集
  • MATLAB实现狼群算法优化柔性车间调度(GWO-fjsp)
  • FRTC8563实时时钟芯片的作用
  • java版嘎嘎快充汽车单车充电系统源码系统jeecgboot
  • 分布式ID实现方案
  • 深度学习:自监督学习(Self-supervised Learning, SSL)详解
  • 【Linux】man 手册的使用指南
  • 再见 阿里巴巴EasyExcel替代品EasyExcel-Plus即将诞生