MedT专注于医学图像分割的Transformer
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超越当前SOTA水平！我们同时提出了一种基于局部与全局结合的训练策略（命名为LoGo），该方法显著提升了模型性能，并展示了超越Res-UNet、U-Net++等主流网络的优势。代码已在GitHub上正式开源！
Medical Domain-Specific Transformer Model: Conditional Axis-Aligned Attention Mechanism In The Context Of Medical Image Segmentation Task
- 作者单位：约翰霍普金斯大学, 纽约州立大学
- 代码资源：https://github.com/Jeya Maria Jose/Medical Transformer Model
- 论文下载链接地址：https://arxiv.org/archive/abs/2102.10662
在过去的10年中，深度卷积神经网络得到了广泛应用，并已在医学图像分割领域展现出显著的效果。
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