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融合移位窗口注意力的光流计算方法
1
作者
安峰
戴军
韩振
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1255-1262,共8页
针对端到端的光流计算方法容易受限于运动模糊、遮挡和大位移的问题,通过引入注意力机制实现对遮挡像素进行更准确的预测,提出一种融合移位窗口注意力的光流计算方法.首先使用移位窗口注意力对原有的特征图进行特征增强,获取更具全局自...
针对端到端的光流计算方法容易受限于运动模糊、遮挡和大位移的问题,通过引入注意力机制实现对遮挡像素进行更准确的预测,提出一种融合移位窗口注意力的光流计算方法.首先使用移位窗口注意力对原有的特征图进行特征增强,获取更具全局自相似性的特征,弥补了卷积特征的局部性特点;然后使用移位窗口注意力进行相关体解析,包括2D运动向量解析和光流增量的计算,获得更准确的光流增量;最后引入遮挡图作为位置编码,在计算注意力时考虑更多的像素位置关系.实验结果表明,在Sintel数据集上,端到端的误差达到1.33;在FlyingChairs数据集上,单帧计算时间为69 ms,比全局运动聚合方法减少4.2%,超过了常见光流计算方法的精度和效率.
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关键词
光流计算
自注意力机制
移位窗口
注意力
位置编码
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职称材料
基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
2
作者
张啸成
王涛
+1 位作者
田昕
张永刚
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期1129-1137,共9页
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI...
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI图像的预处理后,能实现新生儿脑部图像多功能区域的精确分割,并采用最大连通域算法进一步提高了分割精度.在数据集dHCP上的实验结果表明,该方法优于现有方法,为早期发现和干预新生儿脑部损伤提供了潜在的可能性.
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关键词
脑部图像区域分割
Swin
Transformer编码解码网络
新生儿MRI
自注意力
移位窗口
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职称材料
题名
融合移位窗口注意力的光流计算方法
1
作者
安峰
戴军
韩振
机构
苏州工业园区服务外包职业学院智能制造学院
同济大学经济与管理学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1255-1262,共8页
基金
国家自然科学基金(71272048)
江苏省工程中心开放基金(FMZ202018)
智能感知与计算优质创新平台(YZCXPT2023103).
文摘
针对端到端的光流计算方法容易受限于运动模糊、遮挡和大位移的问题,通过引入注意力机制实现对遮挡像素进行更准确的预测,提出一种融合移位窗口注意力的光流计算方法.首先使用移位窗口注意力对原有的特征图进行特征增强,获取更具全局自相似性的特征,弥补了卷积特征的局部性特点;然后使用移位窗口注意力进行相关体解析,包括2D运动向量解析和光流增量的计算,获得更准确的光流增量;最后引入遮挡图作为位置编码,在计算注意力时考虑更多的像素位置关系.实验结果表明,在Sintel数据集上,端到端的误差达到1.33;在FlyingChairs数据集上,单帧计算时间为69 ms,比全局运动聚合方法减少4.2%,超过了常见光流计算方法的精度和效率.
关键词
光流计算
自注意力机制
移位窗口
注意力
位置编码
Keywords
optical flow estimation
self-attention mechanism
shifted windows Transformer
positional encoding
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
2
作者
张啸成
王涛
田昕
张永刚
机构
吉林大学软件学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
吉林大学第二医院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期1129-1137,共9页
基金
吉林省自然科学基金(批准号:20200201447JC)。
文摘
通过改进Swin Transformer编码解码网络,结合跳跃连接和深度监督机制,针对新生儿脑部核磁共振成像(MRI)图像分割面临的低信噪比、组织对比度差等问题,提出一种新的基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割方法.该方法经过对MRI图像的预处理后,能实现新生儿脑部图像多功能区域的精确分割,并采用最大连通域算法进一步提高了分割精度.在数据集dHCP上的实验结果表明,该方法优于现有方法,为早期发现和干预新生儿脑部损伤提供了潜在的可能性.
关键词
脑部图像区域分割
Swin
Transformer编码解码网络
新生儿MRI
自注意力
移位窗口
Keywords
brain image region segmentation
Swin Transformer coding and decoding network
neonatal MRI
self-attention
shifted window
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合移位窗口注意力的光流计算方法
安峰
戴军
韩振
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于移位窗口自注意力机制的新生儿脑区域图像分割
张啸成
王涛
田昕
张永刚
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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