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GrinchWu
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2023年3月24日
论文阅读笔记(五):Hire-MLP Vision MLP via Hierarchical Rearrangement
摘要: 论文阅读笔记(五):Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement 摘要 先前的MLPs网络接受flattened 图像patches作为输入,使得他们对于不同的输入大小缺乏灵活性,并且难以捕捉空间信息,本问Hire-MLP通过层次化重排构建视
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posted @ 2023-03-24 16:00 GrinchWu
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2023年3月2日
论文阅读笔记(四):AS-MLP AN AXIAL SHIFTED MLP ARCHITECTUREFOR VISION
摘要: 1.摘要 本文提出了一种轴向移位的MLP体系结构(AS-MLP),更关注局部特征的交互,通过特征图的通道轴移动,AS-MLP能够从不同的轴获取信息,这使得网络能够捕捉局部依赖(可以理解为cnn的空间不变性),这样的操作使我们能够利用一个纯的MLP体系结构来实现与cnn类体系结构相同的局部感受野。我们
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posted @ 2023-03-02 08:45 GrinchWu
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2023年2月5日
论文阅读笔记(一):UNeXt MLP-based Rapid Medical Image Segmentation Network
摘要: UNeXt: MLP-based Rapid Medical Image Segmentation Network 论文:https://arxiv.org/abs/2203.04967 代码:https://github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch 1.动机
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posted @ 2023-02-05 00:33 GrinchWu
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2023年2月3日
nnUNet学习笔记(二):网络架构代码-1
摘要: 逐段解读文件:nnUNet/nnunet/network_architecture/neural_network.py import numpy as np from batchgenerators.augmentations.utils import pad_nd_image from nnune
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posted @ 2023-02-03 01:04 GrinchWu
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2023年2月1日
nnU-Net学习笔记(一):论文阅读
摘要: nnU-Net学习笔记(一):论文阅读 源码地址:https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet 论文: https://arxiv.org/abs/1809.10486 1.动机: 最近的网络修改在特定适用于某些问题(过拟合),确切架构、预处理、训练、推理和后处理的相互依赖的
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posted @ 2023-02-01 12:51 GrinchWu
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