<aside> 📢 Abstact

• CNN : global 한 정보를 포착하기 힘듬
• Transformer : gloabl dependency 구축에는 좋지만, cost가 너무 크다

Dilated Transformer

• dilated manner로 global self-attention
  • patch 개수 증가 없이 receptive fields 확장 ⇒ cost 줄임
• U-shape encoder-decoder 구조 </aside>

1. Introduction

• 기존 3D medical segmentation의 주요 문제점

Dilated Transformer(D-Former)

• 3D data를 direct하게 다룸
• 3D U-shaped 구조 (encoder-decoder)
• D-Former blocks
  • Local Scope Modules(LSMs) : self-attention을 local 범위에서 수행 ⇒ fine 정보 포착에 중심
  • Global Scope Modules(GLMs) : global하게 self-attention 수행 ⇒ rough & global 정보 포착에 중심
• Contribution
  1. 3D Transformer based architecture 설계 ⇒ direct로 3D data를 다룸
  2. LSMs & GSMs 설계 ⇒ patch를 늘리지 않고 다양한 information 다룸 ⇒ 연산 cost 줄임
  3. dynamic position encoding 적용 - input이 주어지면 direct로 learn
  4. 다른 도메인(CT, MRI ..)에서도 작은 model size로 좋은 segmentation 성능을 냄

3. Method

Encoder-Decoder UNet 구조

• Encoder
  • Patch Embedding : patch로 쪼개기 & sequence화
    1. (W,H,D) → (W/4, H/4, D/2)개의 patch들로 쪼개기(patch.size = [4,4,2])
    2. 채널 linear ⇒ (W/4, H/4, D/2) x C
  • D-Former Block : 특징 추출 역활
  • Down-sampling
    1. patch merging([H.W.D]→[H/2.W/2.D/2])
    2. channel linear(C→2C)
• Decoder
  • Patch Expanding : feature map 원래 사이즈로 복원
    • segmentation head : pixel-wise segmentation mask 생성
  • D-Former Block
  • Up-sampling
    1. patch merging([H.W.D]→[2H.2W.2D])
    2. channel linear(2C→C)

<aside> ⭐ D-Former Block

• Dynamic Position Encoding(DPE) Block

  • depth-wise convolution(DW-Conv) : 각 channel별로 convolution 진행 ⇒ $K^2$만큼 cost 감소

  $$ x'_i = Resize(DWConv(Resize(x_i))) + x_i $$

  • $x_i$ : input feature
  • 각 patch의 positional 정보 - X 기반으로 dynamically learned + CNN의 translation-invariance 성질 ⇒ 견고성&일반화 증가

    • $Resize(DWConv(Resize(x_i)))$ 으로 연산

      [딥러닝] Depth-wise Separable Convolution 원리(Pytorch 구현)

• Local Scope Module(LSM) - LS-MSA 수행

  

  1. 전체 feature map을 겹치지 않는 unit(=window)로 나누기
  2. 각 unit(=window) 내에서 self-attention 수행
  • 연산량이 quadratic X → linear하게 줄어듬
  • 다른 unit에 있는 patch들과의 연관성 학습 불가(local)

• Global Scope Module(GSM) - GS-MSA 수행

  

  • 다른 unit들간 연관성을 dilated 관점으로 학습
  1. g 간격 만큼 떨어진 patch들을 pick (dilated)
  2. pick한 patch들 가지고 self-attention 수행

  ⇒ patch 증가 없이, 확장된 receptive feild 가질 수 있음

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5. Conclusions

D-Former

• U-shaped encoder-decoder 구조
• dilated Transformer 기반 설계
  • LSM 을 통해 self-attention 수행하는 path개수 줄임(local scope)
  • GSM 을 통해 global 연관성을 dilated scope안에서 구축