
一、本文介绍🔥本文给大家介绍LSB和GSB模块优化YOLOv12网络模型!利用LSB提取局部细节,利用GSB捕获长距离依赖,有效提取全局与局部特征信息,助力YOLOv12模型高效涨点,具体怎么使用请看全文!🔥欢迎订阅我的专栏、带你学习使用最新-最前沿-独家YOLOv12创新改进!🔥YOLOv12专栏改进目录:YOLOv12改进包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、A2C2f二次创新、独家创新等几百种创新点改进。全新YOLOv12改进专栏订阅链接:全新YOLOv12创新改进高效涨点+永久更新中(至少500+改进)+高效跑实验发论文本文目录一、本文介绍二、LSB和GSB模块介绍网络结构图:LSB结构图及作用:GSB结构图及作用:三、GSB和LSB完整核心代码四、手把手教你添加模块和修改tasks.py文件五、创建涨点yaml配置文件六、创新改进,正常运行二、LSB和GSB模块介绍摘要:语义分割是临床应用和计算机辅助诊断中至关重要的先决条件。随着深度神经网络的发展,生物医学图像分割已经取得了显著的成功。集成卷积和transformer的encoder-decoder架构因其捕获全局和局部特征的潜力而受到关注。然而,目前的设计面临着这两个特征无法连续传输的矛盾。此外,一些模型缺乏统一和标准化的评估基准,导致实验设置存在显著差异。在这项研究中,我们回顾并总结了这些架构,并分析了它们在设计上的矛盾之处。我们修改了UNet,并提出了WNet来结合transformer和卷积,有效地解决了传输问题。WNet同时捕获了长距离依赖关系和局部细节,同时确保它们的连续传输和多尺度融合。我们将WNet集成到nnUNet框架中,以进行统一的基准测试。我们的模型在生物医学图像分割中取得了最先进的性能。大量的实验证明了其在四个2D数据集(DRIVE、ISIC-2017、Kvasir-SEG和CREMI)和四个3D数据集(Parse2022、AM