Temel Kavramlar
RetSeg integriert Retentionsmechanismen für präzise Polypensegmentierung in medizinischen Bildern.
İstatistikler
ViTs zeigen überlegene Wirksamkeit gegenüber herkömmlichen CNNs.
Transformers haben Herausforderungen wie übermäßigen Speicherverbrauch und begrenzte Trainingsparallelität.
Retentive Networks integrieren Verfalls-Masken für effiziente Aufmerksamkeitsgewichtung.
Alıntılar
"RetSeg integriert Retentionsmechanismen für präzise Polypensegmentierung in medizinischen Bildern."