MRT-LBMSegNet-Att

MRT-LBMSegNet-Att est une architecture de segmentation sémantique inspirée par la physique qui combine des blocs de la méthode de Boltzmann sur réseau à temps de relaxation multiples (Multi-Relaxation-Time, MRT) avec des mécanismes d’attention au sein d’une architecture encodeur–décodeur. En intégrant la dynamique de collision MRT, la propagation des caractéristiques sur réseau de Boltzmann et des mécanismes d’attention multi-échelles, le réseau capture efficacement à la fois les détails locaux et le contexte global. Les connexions de saut (skip connections) préservent les informations spatiales fines, permettant une segmentation précise et robuste tout en maintenant une excellente efficacité computationnelle et une bonne interprétabilité pour un large éventail d’applications en imagerie médicale et en vision par ordinateur.