Key points are not available for this paper at this time.
يمكن للشبكات العصبية التلافيفية أن تنافس المحولات في المهام عالية المستوى من خلال استغلال مجالات استقبال أكبر. لإطلاق إمكانيات الشبكة العصبية التلافيفية في تحسين الدقة، نقترح شبكة انتباه متعددة المقاييس (MAN)، من خلال coupling آلية متعددة المقاييس التقليدية مع انتباه النواة الكبير الطالع. على وجه التحديد، اقترحنا انتباه النواة الكبير متعدد المقاييس (MLKA) ووحدة انتباه مكاني مسيطر عليها (GSAU). من خلال MLKA الخاص بنا، نقوم بتعديل انتباه النواة الكبيرة باستخدام مخططات متعددة المقاييس و gate للحصول على خريطة انتباه غنية على مستويات تجزئة مختلفة، وبالتالي تجميع المعلومات العالمية والمحلية وتجنب العوائق المحتملة. في GSAU، ندمج آلية gate والانتباه المكاني لإزالة الطبقة الخطية غير الضرورية وتجمع السياق المكاني المفيد. لتأكيد فعالية تصميماتنا، نقوم بتقييم MAN بمستويات تعقيد متعددة من خلال ببساطة تكديس أعداد مختلفة من MLKA وGSAU. توضح النتائج التجريبية أن MAN لدينا يمكن أن يعادل SwinIR ويحقق توازنات متنوعة بين الأداء المتقدم وحسابات المعالجة.
درس وانغ وآخرون (Mon,) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: