2024年11月27日 · 大核分组注意力门（lgag）：通过分组卷积结合大核，进一步融合编码器和解码器之间的特征，以捕捉更大的上下文信息。 高效上采样卷积块（eucb）：该模块用于逐步上采样特征图，将特征的空间分辨率提升到目标输出的分辨率。

2024年8月20日 · Large-kernel grouped attention gate (LGAG): 在前 3 个特征图后都有。 两个输入：门控信号 g 来自跳跃连接的特征和上采样特征图 x 。 Multi-scale convolutional attention module (MSCAM)：分 3 个模块。

EMCAD leverages a unique multi-scale depth-wise convo-lution block, significantly enhancing feature maps through multi-scale convolutions. EMCAD also employs channel, spatial, and grouped (large-kernel) gated attention mech-anisms, which are highly effective at capturing intricate spatial relationships while focusing on salient regions.

2024年8月26日 · 经过MSCAM处理后的特征图会通过大核分组注意力门（LGAG）进行进一步优化。LGAG融合了当前特征图与来自跳跃连接（skip connection）的特征，利用大核分组卷积在更大的局部上下文中捕获重要特征，同时减少计算负担。

To address such problems, a Lesion-Guided Adaptive Graph Network (LGAG-Net) is proposed for bone abnormality detection from musculoskeletal radiograph, where the Lesion-guided Recurrent Feature Sampling (LRFS) module is first designed to localize the corresponding musculoskeletal abnormality regions, and then the Adaptive Graphsage Attention ...

Large-kernel Grouped Attention Gate（LGAG）将细化的特征与跳跃连接的特征融合在一起。 通过在设计中使用更大的内核（3×3）组卷积而不是逐点卷积，以更少的计算捕获更大局部环境中的显著特征。

2024年2月1日 · To mitigate these problems and to enable the use of extremely large convolutional kernels in the attention modules of VAN, we propose a family of Large Separable Kernel Attention modules, termed LSKA. LSKA decomposes the 2D convolutional kernel of the depth-wise convolutional layer into cascaded horizontal and vertical 1-D kernels.

cvpr2024大核分组注意力门控模块lgag适用于医学图像分割任务的即插即用模块 01:40 深度学习 | 图像分割任务 | CVPR2024 | 多尺度卷积注意力特征融合EMCAM即插即用模块

2023年3月16日 · 不难看出MAN的整体框架较简单，核大小为3×3的卷积被用在SF和DF模块，其中级联的MAB用于生成待融合的高频特征，并通过与浅层特征残差连接，生成最终的待恢复特征。 整体优化使用了如下常用损失： 作为本文的核心模块，MAB借鉴了MetaFormer的设计风格，由多尺度大核注意（MLKA）模块和门空间注意单元（GSAU）两个组件构成。 输入特征顺次经过层归一化、MLKA、GSAU，并添加残差连接保证跨层信息传播。 如下图所示，MLKA将多尺度思想 …

2023年1月1日 · 为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为Lesion-Guided Adaptive Graph Network（LGAG-Net）的方法，用于从肌肉骨骼X光片中检测骨骼异常。 首先，他们设计了Lesion-guided Recurrent Feature Sampling（LRFS）模块来定位相应的肌肉骨骼异常区域，然后开发了Adaptive Graphsage Attention（AGA）模块来对定位的肌肉骨骼异常区域进行骨骼异常检测。 在MURA数据集上的实验表明，所提出的LGAG-Net可以达到87.81％的准确率和0.868 …