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基于 Segment Anything 模型的高效切削工具磨损分割
基于 Segment Anything Model，我们提出了一种高效的基于 U-Net 的刀具磨损分割方法，该方法用作自动化提示生成器以简化刀具磨损检测过程。我们的评估涵盖了三种感兴趣点生成方法，并进一步研究了训练数据集规模和 U-Net
PDF3 days ago
基于扩散模型的流场生成预测
我们提出了一种几何到流场扩散模型，利用障碍物形状预测障碍物后的流场。该模型基于可学习的马尔可夫转移核函数，从高斯分布中恢复数据分布。马尔可夫过程以障碍物几何形状为条件，在每一步估计需要消除的噪声，通过 U-Net 实现。交叉注意机制将几何形
PDF4 days ago
ConStyle v2：一个强大的全方位图像修复提示器
该论文介绍了 ConStyle v2—— 一个强大的即插即用提示器，旨在输出干净的视觉提示并帮助 U-Net 图像恢复模型处理多种退化。深度训练证明 ConStyle v2 能够增强任何 U-Net 图像恢复模型，成为全能图像恢复模型的优秀
PDF8 days ago
使用高分辨率卫星影像比较深度学习模型在不丹稻谷制图中的应用
该研究使用高分辨率卫星图像，结合深度学习方法（DNN 和 U-Net），主要关注不丹帕罗地区的作物类型和范围，证明了深度学习方法可以预测水稻，并可以与不丹农业部目前使用的基于调查的方法相结合。同时，利用区域土地覆盖产品作为弱标签方法来解决类
PDF23 days ago
神经 - TransUNet：使用 Transformer 进行 MRI 中的中风病灶分割
通过将 U-Net 的空间特征提取与 SwinUNETR 的全局上下文处理能力相结合，再进一步采用先进的特征融合和分割合成技术，提出了 Neuro-TransUNet 框架。通过全面的数据预处理管道改进了这一框架的效率，包括重采样、偏差校正
PDF24 days ago
全景 X 光片中的实例分割和牙齿分类
通过整合深度学习模型 U-Net 和 YOLOv8，本研究提出了全景 X 射线下牙齿分类和分割的高效可靠的新架构 BB-UNet，并提出了医学数据集用于评估，为牙科诊断领域中的目标检测模型的更广泛应用铺平了道路。
PDFa month ago
U-KAN 为医学图像分割和生成提供了强大的骨干
我们通过将 KAN 层整合到中间表示中，探索了 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）在改进视觉任务的骨干网络中的潜力，并证明了 U-KAN 在医学图像分割中的优越性。
PDFa month ago
U-DiTs：在 U 形扩散变压器中降采样 Token
将变换器架构引入扩散任务，对潜在空间图像生成进行了研究，发现 U-Net 架构只在 U-Net 归纳偏差中略有优势，提出了 U 型扩散变换器（U-DiT）模型，通过降低计算量并在自注意力中进行令牌下采样，在性能上超过了 DiT-XL/2。
PDF2 months ago
去噪：从传统方法到深度卷积神经网络
该论文探讨图像去噪的演变过程，从傅里叶分析和小波基础方法到神经网络，尤其是 U-Net 的出现。神经网络在 2010 年代的研究中展现出卓越的性能，适用于各种图像类型，包括具有固定规律性、人脸图像和卧室场景，以及对几何适应性调和基础有偏好的
PDF2 months ago
一种使用 U-net 和修改后的卷积块注意力模块进行胸部 X 射线肺分割的新方法
本文提出了一种结合 U-net 和注意力机制的新方法，通过引入 Convolutional Block Attention Module (CBAM) 来进行胸部 X 射线图像的肺部分割，CBAM 统一了通道注意力、空间注意力和像素注意力三
PDF2 months ago
U-Net 卡尔曼滤波器 (UNetKF): 机器学习辅助集合数据同化的示例
使用 U-Net 技术结合集合卡尔曼滤波算法，进行数据同化实验，得出 U-Net Kalman Filter 方法可以与传统的 3DVar、En3DVar 或 EnKF 方法相媲美或超越其性能，并展示训练后的 U-Net 模型能够转移到高分
PDF3 months ago
动态 U-Net: 面向腹部多器官分割的自适应特征校准
动态 U-Net 是一种改进的网络架构，通过引入动态校准卷积、动态校准下采样和动态校准上采样模块，解决了 U-Net 在多器官分割任务中存在的一些限制，并在两个腹部多器官分割基准任务中取得了显著的分割精度提升。
PDF4 months ago
只需一个步骤：稳定扩散通过尺度蒸馏的快速超分辨率
本文介绍了 YONOS-SR，一种新的稳定的基于扩散的图像超分辨率方法，仅使用一次 DDIM 步骤即可获得最先进的结果。通过提出一种新颖的尺度蒸馏方法来训练我们的 SR 模型，我们将 SR 问题简化为教师模型在较小放大尺度上的训练。在训练过
PDF5 months ago
SEDNet: 浅层编码器 - 解码器网络用于脑肿瘤分割
本文提出了一种浅层编码器和解码器网络（SEDNet）用于脑肿瘤分割，结合预处理算法和优化函数，通过对 BraTS2020 数据集的测试取得了显著的性能，并通过迁移学习进一步提高了分割准确度，因此，在实时临床诊断中表现出了高效性。
PDF5 months ago
UGGNet: U-Net 和 VGG 的高级乳腺癌诊断桥梁
UGGNet 是一种结合了 U-Net 和 VGG 架构的新型模型，用于增强乳腺超声图像分析的性能，提供准确的乳腺超声图像诊断的综合解决方案。
PDF6 months ago
PlaNet-S：胎盘的自动语义分割
开发了一个全自动的语义胎盘分割模型，通过集成学习将 U-Net 和 SegNeXt 架构融合在一起。该模型在胎盘分割任务中比传统的 U-Net 表现更好，解决了耗时的人工分割问题，具有广泛的胎盘成像分析应用潜力。
PDF7 months ago
SCEdit：通过跳跃连接编辑实现高效可控的图像扩散生成
通过对 U-Net 中的跳跃连接的作用进行深入研究，我们发现编码器和解码器之间聚合远距离信息的分层特征对于图像生成的内容和质量产生了重大影响。基于这一观察，我们提出了一种高效的生成调整框架 SCEdit，它使用名为 SC-Tuner 的轻量
PDF7 months ago
全关注 U-NET 用于头部 CT 图像中颅内出血的语义分割
本文提出了一种全注意力 U-Net 模型，通过使用通道注意力和空间通道注意力在 U-Net 编码器和解码器的不同侧面，实现了对头部 CT 扫描中颅内出血类型的准确形状提取和分类，模拟结果显示相比基线（ResNet50 + U-Net），改进
PDF7 months ago
U-MixFormer：混合注意力的类 UNet Transformer 进行高效语义分割
我们提出了一种新的变换器解码器 U-MixFormer，基于 U-Net 结构设计的，用于高效的语义分割。通过在编码器和解码器阶段之间利用侧连接作为特征查询，我们的方法与以前的变换器方法有所不同。此外，我们创新地混合来自各个编码器和解码器阶
PDF7 months ago
扩散模型中的补偿采样以提高收敛性
通过引入补偿采样，我们的方法在图像品质方面始终产生最先进的结果，同时将去噪过程加速了一个数量级。
PDF7 months ago