揭开 U-Net 模型中感受野尺寸对医学图像分割效果的神秘
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。医学图像分割是医疗应用中关键的任务,本研究探讨了 U-Net 和 Attention U-Net 架构中的感受野(RF)大小及其对模型性能的影响,研究了 RF 大小与感兴趣区域特征、模型性能以及计算成本之间的关系,提出了表示给定网络层的理论感受野(TRF)的数学符号,并提出了两个新的度量指标 - 有效感受野(ERF)率和对象率来定量 ERF 内显著贡献像素的比例和分割对象相对于 TRF...
本研究探讨了U-Net和Attention U-Net架构中感受野大小对模型性能的影响。结果表明,存在一个最佳的感受野大小,能够在捕获全局背景信息和保持计算效率之间取得平衡,优化模型性能。注意力机制的U-Net模型始终优于基本U-Net模型。这些发现为开发更高效的U-Net架构提供了宝贵资源,并为未来的研究铺平了道路。