LeViT-UNet:transformer 编码器和CNN解码器的有效整合

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LeViT-UNet架构 levi - unet的编码器使用LeViT块构建,设计用于高效和有效地学习全局特征。解码器是使用卷积块构建的。 编码器从多个分辨率的输入图像中提取特征映射。这些特征映射被上采样,连接然后通...

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levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他法更好的性能,包括Synapse多器官分割数据集(Synapse)和自动心脏诊断挑战数据集(ACDC)。 LeViT-UNet架构 levi - unet的编码器使用LeViT块构建,设计用于高效和有效地学习全局特征。解码器...

CNN实现“读脑术”,成功解码人脑视觉活动,准确率超50%

研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法,来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex,研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型,根据参与者的大脑活动,该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在,研究人员开发出以人脑...

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