Axial

【AI | python】functools.partial 的作用

代码中：self.compute_cis=partial(compute_axial_cis,dim=self.internal_dim//self.num_heads,theta=rope_theta
苹榆枫·2025-01-21 00:32

6、关于Medical-Transformer

6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接：Axial-attentionMedical-Transformer原文链接：Medical-TransformerMedical-Transformer
安逸sgr·2024-09-05 14:05

论文解读：Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention forPanoptic Segmentation

论文是一个分割任务，但这里的方法不局限于分割，运用到检测、分类都可以。论文下载https://www.yuque.com/yuqueyonghupjh9oc/ovceh4/onilw42ux6e9n1ne?singleDoc#《轴注意力机制》一个问题为什么transformer一开始都有CNN：降低H、W，降低self-attention计算规模O(特征点的个数^2，即(H*W)^2)Stand-
十有久诚·2023-12-21 16:14

达索Abaqus 2022新功能介绍（三）

线性分析的功能增强线性动力学的功能增强01模态分析中增加connector单元的输出SIMULIAAbaqus模态线性动力学分析中增加下列Connector单元的输出，无需指定*connectorMOTION即可实现：AXIAL
zlyicheng·2023-11-17 08:47

MRI不同截面图

Axial：又名横断面，transverseCoronal：又名冠状面，Sagittal：矢状面，如同一个箭矢劈开成左右两半不同截面
悟器大叔·2023-10-16 15:33

axial attention 轴向注意力

MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation论文解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/408662947实验结果:0前言0.1原始的注意力机制0.2轴向注意力机制+相对位置编码0.3在轴向注意力机制基础上+gated门控单元门控轴向注意机制，引入四个门共同构成了门控机制，来控制相对位置
mingqian_chu·2023-04-17 08:43

ASMLP: An Axial Shifted MLP Architecture for Vision

本文也是通过偏移操作来提高局部信息提取能力，具体将偏移通过每个featuremap沿H和W方向分别偏实现。此外，结构上引入了深细结构，分析上类比卷积感受野做分析（图3）。Abstract本文提出了一种轴向移位MLP结构(AS-MLP)。与MLP-Mixer中通过矩阵转置和一个token-mixingMLP对信息流进行全局空间特征编码不同，我们更关注局部特征通信。通过对特征图的通道进行轴向移动，AS
HHzdh·2023-04-06 12:10

图像分割（一）——Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation

Axial-DeepLab:Stand-AloneAxial-AttentionforPanopticSegmentationAbstract1IntroductionMethodPosition-SensitiveSelf-AttentionAxial-Attention
黑洞是不黑·2023-04-06 12:20

AS-MLP: AN AXIAL SHIFTED MLP ARCHITECTURE FOR VISION全文中文翻译

摘要本文提出了轴向转移MLP架构（AS-MLP）。与MLP-Mixer不同，全球空间功能通过矩阵转换和单象征性混合MLP编码信息流，我们更注重本地功能通信。通过对轴向移动功能图的通道，AS-MLP能够从不同的轴向获取信息流，从而捕获本地依赖性。这种操作使我们能够利用纯粹的MLP架构实现与CNN式架构相同的本地接受领域。我们还可以设计AS-MLP块的接受场大小和扩散等，就像设计汇合内核一样。通过建议
sereiiii_x·2023-04-06 12:20

什么是轴向注意力（Axial Attention）机制

AxialAttention，轴向注意力，有行注意力（row-attention）和列注意力（column-attention）之分，一般是组合使用。原文阅读：https://arxiv.org/pdf/1912.12180v1.pdfself-attention已经显示出了良好的性能，不过其缺点也是明显的：它的使用使得模型的参数量和计算量开始飙增，特别是应用在nlp的长序列问题和图像的像素点上时
胖虎干嘛了·2023-04-06 11:11

Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

摘要在过去的十年中，深度卷积网络已经被广泛应用于医学图像分割，并显示出足够强的性能。然而，由于卷积架构中存在固有的归纳偏差，它们缺乏对于图像中长程相关性的理解。最近提出的利用自注意力机制的基于转换结构编码了长期依赖性。并学习了高度表达的表示。这促使我们探索基于Transformer的解决方案，并研究使用基于Transformer架构的可行性。大多数现有的基于Transformer的网络架构建议用于
Cierlly·2023-04-05 21:51

Organization of the Escherichia coli Chromosome by a MukBEF Axial Core

Highlights1、MukBEFformsachromosomeaxialcoredependentonATPhydrolysis2、MukBEFcompactsthechromosomelengthwisewhileavoidinglinksbetweenreplichores3、MatPdeterminestheshapeoftheaxialcorebydisplacingMukBEFfr
夸克光子·2023-03-21 14:24

MS-Model【3】：Medical Transformer

Introduction2.MedicalTransformer(MedT)2.1.Modelstructure2.2.Attention2.2.1.Self-AttentionOverview2.2.2.Axial-Attention2.2.3
zzzyzh·2023-01-26 12:47

Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers

性能优于OCNet、GCNet等和Axial-DeepLab-XL网络，代码即将开源！
Amusi（CVer）·2023-01-10 06:54

论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for spee.

论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net引用：ZhangG,YuL,WangC,etal.Multi-scaletemporalfrequencyconvolutionalnetworkwithaxialattentionforspeechenhancement[C]//ICASSP2022-2022
凌逆战·2023-01-06 08:05

论文精读:Medical Transformer: Gated Axial-Attention forMedical Image Segmentation

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.10662.pdf代码地址:GitHub-jeya-maria-jose/Medical-Transformer:OfficialPytorchCodefor"MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation"-MICCAI2021Abstract.由
樱花的浪漫·2022-12-07 13:17

[医学图像Transformer] Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

医学图像Transformer：一种用于医学图像分割的门控轴向注意力网络论文地址开源代码摘要大多数现有的基于Transformer的网络架构用于视觉应用，但需要大规模数据集来正确训练。然而，与用于视觉应用的数据集相比，用于医学成像的数据样本数量相对较低，使得难以有效地训练用于医学应用的Transformer。为此，我们提出了一个门控轴向注意（GatedAxial-Attention）模型，该模型通
XL_Dylan·2022-12-07 13:16

[Transformer]MedT:Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

MedicalTransformer:门控轴向注意力用于医学图像分割AbstractSectionIIntroductionSectionIIMedicalTransformer(MedT)Part1Self-AttentionOverviewPart2GatedAxial-AttentionSectionIIIExoerimentsSectionIVConclusionAppendixPart1
黄小米吖·2022-11-30 19:46

Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation

MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation医学转换器：用于医学图像分割的门控轴向注意力Abstract在过去的十年中，深度卷积神经网络被广泛地应用于医学图像分割，并显示出良好的性能。然而，由于卷积体系结构中存在固有的归纳偏差，它们缺乏对图像中的长期依赖关系的理解。最近提出的基于Transformer的体系结构
Never_Jiao·2022-11-30 19:11

《论文阅读》AXIAL ATTENTION IN MULTIDIMENSIONAL TRANSFORMERS

留个笔记自用AXIALATTENTIONINMULTIDIMENSIONALTRANSFORMERS做什么点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（PointCloud）。点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等，不一一列举。一般的3D点云都是使用深度传感
未知丶丶·2022-11-29 13:54

论文速读：Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation

Axial-DeepLab:Stand-AloneAxial-AttentionforPanopticSegmentationhttps://www.ecva.net/papers/eccv_2020/
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-24 02:02

68——CaraNet: Context Axial Reverse Attention Network for Segmentation of Small Medical Objects

Lou,Ange,etal."CaraNet:contextaxialreverseattentionnetworkforsegmentationofsmallmedicalobjects."MedicalImaging2022:ImageProcessing.Vol.12032.SPIE,2022.以提高对小目标的分割性能，并与目前几种最新的模型相比较。我们在脑肿瘤(BraTS2018)和息肉(
卜萝a·2022-11-16 13:20

[深度学习论文笔记]CaraNet: Context Axial Reverse Attention Network for Segmentation of Small Medical Objects

CaraNet:ContextAxialReverseAttentionNetworkforSegmentationofSmallMedicalObjectsCaraNet:用于分割小医疗对象的上下文轴向反向注意网络Aug2021论文：https://arxiv.org/abs/2108.07368代码：https://github.com/AngeLouCN/CaraNet摘要：准确可靠地分割医
Slientsake·2022-11-16 13:50

论文精读:Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention forPanoptic Segmentation

论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.07853Abstract卷积利用局部性来提高效率，但代价是缺少长期上下文。自我注意已经被用来通过非局部的交互作用来增强cnn。最近的研究证明，通过将注意力限制在一个局部区域，可以通过叠加自注意层来获得一个完全的注意网络。本文试图通过将二维自注意分解为两个一维自注意来消除这一约束。这降低了计算的复杂度，并允许在一个更大的、甚至是全局的
樱花的浪漫·2022-11-03 08:04

Axial Attention 轴向注意力(RowAttention & column Attention)

selfattention的计算量是二阶的，用axial-attention可以较少计算量，计算效率高一些axial-attention做法就是先在竖直方向进行self-attention，然后再在水平方向进行
hxxjxw·2022-10-31 11:33

Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation

Axis-DeepLab：用于全景分割的独立轴注意Abstract卷积利用局部性来提高效率，但代价是丢失长范围上下文。自我注意被用来通过非局部的相互作用来增强CNN。最近的研究证明，通过将注意力限制在局部区域来堆叠自我注意层来获得完全注意网络是可能的。在本文中，我们试图通过将二维自我注意分解为两个一维自我注意来消除这一限制。这降低了计算复杂度，并允许在更大甚至全局区域内进行注意。同时，我们还提出了
Never_Jiao·2022-10-22 09:35

复旦大学提出SETR：基于Transformer的语义分割

性能优于OCNet、GCNet等和Axial-DeepLab-XL网络，代码即将开源！
Amusi（CVer）·2022-07-14 21:59

CALayer解析5：CAGradientLayer

colors颜色数组，数组内是包含的CGColorlocations每种颜色的锚点，如不指定，则均分，值从0-1startPoint开始的锚点endPoint结束的锚点typelayer的类型，目前只有axial
狂奔的胖蜗牛·2021-06-22 22:19

横着注意力+竖着注意力

andLiang-ChiehChen单位：约翰霍普金斯大学，谷歌ECCV2020spotlighthttps://arxiv.org/pdf/2003.07853v2.pdfhttps://github.com/lucidrains/axial-attentionhttps
Valar_Morghulis·2021-01-26 21:48

全景分割论文阅读（简单翻译）：Axial-DeepLab: Stand-Alone Axial-Attention for Panoptic Segmentation

www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/1564_ECCV_2020_paper.php代码：https://github.com/csrhddlam/axial-deeplab
jaycain·2021-01-15 14:01

常用元件封装

参考封装:电阻:AXIAL0.3~~AXIAL1.0(英寸,1英寸=25.4MM)点容:方形RAD0.1~~RAD0.4:圆形RB.2/.4RB.3/.6RB.4/.8RB.5/.10小功率三极管:TO
swordzjj·2020-09-14 20:39

轴动效果插件，类似Github404页面

轴动效果axial3d3D效果页插件，类似Github404页面动画。
bestvist·2020-08-24 14:20

医学影像中Dicom的常用Tag分类与说明

数据解析示例如下：(0008,0005)SpecificCharacterSetCS:'ISO_IR100'(0008,0008)ImageTypeCS:['ORIGINAL','PRIMARY','AXIAL
zhwhong·2020-08-20 18:41

电阻的封装规格

1.直插式电阻卧式直插电阻的封装形式为AXIAL-xx(比如AXIAL-0.3)，0.3为焊盘中心距，单位是英寸，1inch=25.4mm=1000mil。M型，电阻两端折弯。
kang～god·2020-08-20 06:33

医学图像处理相关知识

2.横断面（axial/transverse）冠状
蔷薇hhh·2020-08-17 12:24

轴动效果插件，类似Github404页面

轴动效果axial3d3D效果页插件，类似Github404页面动画。
weixin_34337381·2020-08-13 21:57

常用元件封装

1.电阻原理图中常用的名称为RES1-RES4；电阻类及无极性双端元件封装形式：AXIAL0.3-AXIAL1.0，数字代表两焊盘的间距，单位为Kmil.。
makebuaa·2020-08-11 12:45

99se 封装属性设置大全

电阻：RES1，RES2，RES3，RES4；封装属性为axial系列无极性电容：cap;封装属性为RAD-0.1到rad-0.4电解电容：electroi;封装属性为rb.2/.4到rb.5/1.0电位器
謃塰·2020-08-08 23:27

protel99se的封装库

hi.baidu.com/%D5%F7%B3%CC1227/blog/item/84716c0e4a91332eb0351d2b.html1.电阻原理图中常用的名称为RES1-RES4；引脚封装形式：AXIAL
白色沙漠·2020-07-30 22:14

【VTK】VTK中设置默认的三维切片方向

//切面提取的默认方向//Z(default)axial横断面staticdoubleaxialX[3]={1,0,0};staticdoubleaxialY[3]={0,1,0};staticdoubleaxialZ
欢乐的工科小硕·2020-07-12 01:38

Axial Attention 和 Criss-Cross Attention及其代码实现

AxialAttention和Criss-CrossAttention及其代码实现文章目录AxialAttention和Criss-CrossAttention及其代码实现1Criss-CrossAttention介绍1.1引言1.2理论实现1.2.1获取权重A1.2.2Affinity操作1.3.3全部信息获取1.3代码实现1.3.1官方实现1.3.2纯pytorch实现2AxialAttent
fangzuliang·2020-07-08 21:55

【AD】AD原理图中批量修改封装

具体操作：选中一只电阻，右击，在右键菜单中选择“查找相似对象”在弹出的对话框中，有一栏有封装名（假如是AXIAL-0.4），将这栏后面的ANY选择为same，按确定，就又弹出一个对话框，同时PCB中凡是封装为
SeniorZ·2020-06-27 14:16

使用Quartz 2D实现径向渐变

轴向渐变与径向渐变轴向渐变(Axial,也称为线性渐变)轴向渐变就是从一个点到另一个点的轴线渐变，所有
小小厨师·2020-01-05 21:44

轴动效果插件，类似Github404页面

轴动效果axial3d3D效果页插件，类似Github404页面动画。
bestvist·2018-10-30 21:08

轴动效果插件，类似Github404页面

轴动效果axial3d3D效果页插件，类似Github404页面动画。
bestvist·2018-10-30 00:00

altium designer 常用元件封装

电阻：RES1，RES2，RES3，RES4；封装属性为AXIAL系列无极性电容：Cap；封装属性为Rad-0.1到Rad-0.4电解电容：Electroi；封装属性为RB.2/.4到RB.5/1.0电位器
猎鹰刺客·2017-03-06 14:52

Quartz 2D编程指南之八：渐变

我们可以使用任何一个来创建轴向(axial)或径向(radial)渐变。一个渐变是从一个颜色到另外一种颜色的填充。一个轴向渐变(也称为线性渐变)沿着由两个端点连接的轴线渐变。所有位于
idiot_lin·2016-09-19 11:01

iOS Quartz2D 渐变图形 CGGradient CGShading

二维图形绘制--->渐变效果    Quartz2D渐变    Quartz提供了两个不透明数据odgago创建渐变:CGShadingRef和CGGradientRef    可以使用任何一种来创建轴向(axial
xy_26207005·2016-05-23 14:00

CONCEPTS.NREC.SUITE.V8.4.11(AXCENT,AXCENT,AXIAL,CO

CONCEPTS.NREC.SUITE.V8.4.11(AXCENT,AXCENT,AXIAL,COMPAL,FANPAL,PUMPAL,RITAL,TURConceptsNREC世界上最著名的叶轮机械专业服务公司
qq1140988741·2016-03-07 10:00

【VTK】VTK中设置默认的三维切片方向

//切面提取的默认方向 //Z(default)axial横断面 staticdoubleaxialX[3]={1,0,0}; staticdoubleaxialY[3]={0,1,0}; staticdoubleaxialZ
u010141025·2016-02-25 10:00
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