Transformer与U-Net的完美融合，模型精确度飙升至99.97%！

最新推荐文章于 2025-04-18 11:28:21 发布
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文章标签： 深度学习 前沿论文 论文解析 transformer UNet
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2024深度学习发论文&模型涨点之——transformer+UNet

Transformer和UNet的结合是一种在医学图像分割领域非常活跃的研究方向。这种结合利用了UNet在保留高分辨率特征和精确定位方面的优势，同时引入了Transformer的自注意力机制，以增强模型对长程依赖关系和空间上下文信息的捕捉能力。

Transformer和UNet的结合在医学图像分割领域展现出强大的潜力，通过融合UNet的精确定位能力和Transformer的自注意力机制，这种混合模型能够有效捕捉全局上下文信息和长程依赖关系，从而提高分割的准确性和效率。

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论文精选

论文1：

AFTer-UNet: Axial Fusion Transformer UNet for Medical Image Segmentation

AFTer-UNet：用于医学图像分割的轴向融合变换U型网络

方法

  • 轴向融合变换UNet（AFTer-UNet）：提出了一种结合卷积层和变换器的新型网络结构，以利用轴向轴信息。

  • 轴向融合机制：通过分别计算轴向轴和单切片内的自注意力，然后融合它们以减少计算复杂性。

  • CNN编码器和解码器：使用2D CN

最低0.47元/天 解锁文章
Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock
Henry的博客
01-31 856
TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作，处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕获上下文信息。它通过使用多个注意力头同时关注序列的不同部分来实现这一点。每个注意力头计算每个输入元素相对于其他元素的重要性，使模型能够专注于输入序列的不同方面。然后将前馈神经网络应用于多头注意力机制的输出。
Transformer+UNet，创新结合
YunTM的博客
10-30 1453
模型结构：提出了AFTer-UNet模型，该模型结合了U-Net结构和轴向融合变换器编码器，以融合层内和层间的长距离线索来指导分割。模型结构：提出了ConvWin-UNet模型，该模型结合了UNet架构和基于Swin的W-MSA结构的变换器，并与卷积相结合。模型结构：提出了Dilated-UNet模型，该模型结合了扩张变换器块和U-Net架构，用于准确快速的医学图像分割。模型训练：模型训练时考虑了轴向融合机制，减少了计算复杂度，并在训练过程中采用了dice损失和交叉熵损失的组合。
Transformer+Unet到底是谁想出来的点子！用来创新真的绝绝子啊！
m0_59164520的博客
03-27 624
Transformer和UNet是两种常见的图像分割架构。然而，在图像分割时，Transformer由于low-level细节不足，存在定位能力不足的问题；而UNet则在显式建模长期依赖关系方面局限性大。。因此，如果你正在纠结医学图像方向怎么找创新点，那不妨来看看这个方向！今天我也在这里给大家分享三个，帮助大家轻松找到医学图像分割的创新点！
[Transformer]Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet
qq_37151108的博客
10-24 4858
Transformer-Unet: Raw Image Processing with UnetAbstractSection I IntroductionSection II Related WorkSection III MethodSection IV ImplementationSection VI
 Conclusion Unet) Abstract 医学图像分割任务在医学图像分析领域十分重要，精确的分割结果可以帮助医生进行诊断，提升患者就诊体验。UNet是最被广泛采用的用于医学图像分割的框架，因
Transformer结合U-Net登上Nature子刊！最新成果让精度和效率都很美丽
学姐带你玩AI的博客
06-11 2306
最近一种基于视觉Transformer改进的U-Net来检测多光谱卫星图像中甲烷排放的深度学习方法登上了Nature子刊。与传统方法相比，该方法可以识别更小的甲烷羽流，显著提高检测能力。这类，它利用了U-Net能够保留高分辨率特征和精确定位的优势，并通过引入Transformer的自注意力和交叉注意力，提升模型对复杂任务中长程依赖关系和空间上下文信息的捕捉能力。这种设计让模型在解码阶段能够同时利用全局和局部信息，，也为我们的研究。为了帮助各位全面掌握的方法并寻找创新点，本文总结了。
用 Transformer 替换 diffusion 的U-Net：可伸缩的 diffusion 模型
深度学习与计算机视觉
11-08 1732
论文标题： Scalable diffusion models with transformers论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Peebles_Scalable_Diffusion_Models_with_Transformers_ICCV_2023_paper.html代码：https://github.com/...
当Transformer又遇见U-Net！Transformer-Unet：医学图像分割新工作
阿木寺的博客
09-28 5073
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet论文：h...
【爆火】TransUNet：融合Transformer与U-Net的医学图像分割神器！
weixin_62921094的博客
07-02 4004
在医学图像分割领域，传统的U-Net模型已经取得了显著成果。然而，随着Transformer在计算机视觉领域的崛起，将其与U-Net结合的TransUNet模型成为了新的热门。TransUNet是一种融合了Transformer和U-Net结构的深度学习模型，旨在提高医学图像分割的精度。它结合了Transformer的全局上下文理解能力和U-Net的局部特征提取能力，非常适合处理复杂的医学图像。然后需要生成一个包含训练数据集信息的txt文件，具体的生成代码如下，利用同样的方法生成验证集的txt文件。
ACC-UNet——基于Transformers与UNet的语义分割模型
知来者逆的博客
05-03 2628
在过去十年中，计算机视觉领域经历了一场根本性的变革，这主要归功于视觉转换器（Visual Transformers）的引入。这一变革同样影响了医学成像领域，其中UNet架构通过采用转换器技术进行了重要重构，成为了该领域内极具影响力的模型之一。近期的研究，如ConvNext，重新评估了卷积模型在视觉任务中的有效性，这一工作启发了我们对现有技术的进一步改进。我们的目标是提升传统的纯卷积UNet模型，使其在性能上能与基于Transformer的模型如Swin-Unet和UCTransNet相媲美。
Transformer-Unet:使用变压器编码器的Unet实现
03-05
变压器-Unet 使用变压器编码器的Unet实现
【论文阅读笔记】混合Transformer U-net用于医学图像分割
qq_37149304的博客
03-02 1097
用于医学图像分割的混合transformer U-Net
直接起飞！Transformer+U-Net，2025依旧炙手可热！
m0_73122726的博客
04-17 542
AFTer-UNet通过轴向融合机制，将卷积层和变换器的优势相结合，减少了计算复杂度，同时在多器官分割数据集上取得了优异的分割效果。构建模型：设计包含生成器和判别器的MWG-UNet++架构，其中RAUNet结合Transformer和U-Net进行脑肿瘤分割。提出MWG-UNet++模型，将Transformer集成到U-Net框架中，增强了模型捕捉长距离依赖和全局上下文的能力。通过分析Unet的特征学习模式，引入语义一致性正则化和内部特征蒸馏，在多个数据集上实验验证了该方法的有效性。
论文泛读：从U-Net到Transformer： 深度模型在医学图像分割中的应用综述
T548164的博客
11-02 357
精准分割医学图像中的病灶对医生探寻病因和制定诊疗方案起关键作用，计算机视觉技术的发展促使深度学习在医学图像分割领域衍生出多种模型架构，U-Net架构以其巧妙的跳跃连接、易于优化的模块设计成为这一领域的基准模型。为帮助本领域学者了解U型网络的发展历程及研究现状，该文以问题为导向对近七年U型网络改进工作进行综述，首先，从改进结构位置的角度对U-Net及其各项改进模型进行叙述，探讨各工作的研究目的和创新设计及不足之处。其次，对Transformer与U型网络的结合方式进行分析，从中获取改进工作的研究动向。
Transformer+UNet到底是谁想出来的点子！用来创新真的太绝了！
最新发布
Aifuyao的博客
04-18 402
该框架通过TSP模块增强空间特征感知，并通过BSCF模块融合上下采样特征，同时引入Sobel损失项优化分割结果的平滑度，显著提升了分割精度和平滑性。论文提出了一种名为GS-TransUNet的方法，将Transformer和UNet结合，通过2D高斯溅射1技术生成精确分割掩码，同时实现皮肤病变的分类和分割任务，提升了诊断精度。论文提出了一种名为AgileFormer的医学图像分割模型，它是基于Transformer和UNet架构的结合，通过可变形的动态组件捕捉不同形状和大小的器官特征，分割效果更好。
UNet-Transformer
whaosoft143ai的博客
11-08 1537
例如，首个完全基于自注意力的视觉Transformer（ViTs）用于图像识别在ViT中首次亮相，并在使用2D图像块与位置嵌入作为输入序列，在广泛的外部数据集上进行了预训练后，在ImageNet上取得了竞争性的成绩。在本节中，作者详细介绍了用于医学图像分割的提出的模型。作为各种图像分割模型的重要子集，卷积神经网络（CNN）已经在许多医学图像分割任务中表现出极高的效果和巨大的潜力，尤其是UNet，一种完全卷积网络，由对称的编码器和解码器结构组成，具有跳跃连接，以从编码器路径传递特征到解码器路径。whaosof
Swin Unet——结合U-Net和Transformer的医学图像分割的网络解析
知来者逆的博客
04-15 9984
Swin-Unet的性能被与纯CNN和结合了CNN的Transformer方法进行了比较。实验结果表明，Swin-Unet在多器官分割任务上取得了优于其他方法的性能。这可能是因为Swin-Unet能够有效地结合局部和全局信息，从而更好地理解医学图像中的复杂结构。
医学图像分割，Transformer+UNet的14种融合方法
m0_73122726的博客
08-07 3193
在此框架内，Cross Transformer 模块采用可扩展采样来计算两种模态之间的结构关系，从而重塑一种模态的结构信息，以与 Swin Transformer 同一局部窗口内两种模态的相应结构保持一致。在编码器中，输入的MRI扫描X∈RC×H×W×D，具有C个通道(模态)，H×W的空间分辨率和D个深度维度(切片)，首先通过基于3D CNN的编码器生成局部特征图，捕获空间和深度信息。的融合方式，恰恰能充分发挥Transformer和UNet在医学图像分割方面的优势，弥补各自不足，产生显著的效果。
几种Transformer+CNN（U-net）网络
热门推荐
qq_35989942的博客
03-31 1万+
一. 对比 U-Net Transformer 优点 融合深层语义信息和高精度特征所含信息 提取全局信息 不足 无法对距离较远的特征的上下文关系进行建模 缺少局部细节处的信息 二. 网络 1. TransUNet 文章：TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation 2. TransFuse 文章：TransFuse: Fusing Transformers and CNNs
transformer和u-net的cca区别
03-31
### Transformer与U-Net在CCA（典型相关分析）方面的差异 #### 差异概述 Transformer和U-Net在架构设计上存在显著的不同，这直接影响了它们在典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）中的表现。具体来说： 1. **注意力机制 vs 卷积操作** Transformer的核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），它能够捕捉全局依赖关系并动态调整权重[^3]。这种特性使得Transformer更适合处理具有复杂空间关联的数据集，在CCA中可以更有效地提取跨通道的相关性。相比之下，U-Net主要依靠卷积层来捕获局部特征，并通过跳跃连接传递多尺度信息[^1]。虽然这种方式对于医学影像分割等任务非常有效，但在高维数据的空间建模方面可能不如Transformer灵活。 2. **特征表示能力** 在CCA的应用场景下，Transformer倾向于生成更加抽象且语义丰富的特征向量，因为其基于位置编码的位置感知能力和强大的序列建模功能有助于揭示隐藏模式[^2]。然而,U-Net由于专注于像素级重建以及边缘细节保留等问题，则通常会产生较为具体的低层次视觉描述子。因此当涉及到高层次概念之间的联系挖掘时(如不同模态间的关系),Transformers可能会占据优势地位. 3. **计算资源消耗** 尽管Transformer提供了卓越的性能潜力，但它也带来了较高的内存占用和训练时间成本。这是因为全图范围内计算点对点相互作用所需的二次方阶运算复杂度所致。而对于许多实际应用而言(U-Net擅长领域)，实时性和轻量化可能是优先考虑因素之一；此时采用优化后的版本或者简化版网络结构会成为更好的选择方案. --- ### 应用场景对比 | 特性/方法 | Transformer | U-Net | |------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | 数据类型 | 更适合处理大规模、高维度、非欧几里得结构化数据 (e.g., 自然语言处理). | 主要应用于二维或三维网格状输入信号，例如MRI扫描图像或其他生物医学成像资料. | | 关注重点 | 跨区域长距离交互及整体布局理解 | 局部纹理精细刻画加上多层次融合 | | 计算开销 | 较大 | 相对较小 | | 实际案例举例 | 文本转图片生成(Time模型实现反事实解释)[^1], 多源遥感数据分析 | 图像语义分隔(WET-Unet改进传统Unets ), 细胞核检测 | 综上所述，如果研究目标侧重于探索复杂的内在逻辑规律并通过数学工具加以验证的话，那么选用transformer将会是一个明智之举; 反之若是追求快速部署易于维护的小型项目则推荐利用unet框架构建解决方案。 --- ### 示例代码展示两者差异 以下是两个简单例子分别展示了如何使用PyTorch库定义基础形式下的transformer encoder block 和 unet basic building blocks: ```python import torch.nn as nn from einops.layers.torch import Rearrange class SimpleTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, mlp_dim=512): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=dim, num_heads=heads) def forward(self, x): identity = x x = self.norm1(x) attn_output, _ = self.attn(query=x, key=x, value=x) out = identity + attn_output # Residual connection return out class DoubleConv(nn.Module): """Double Convolution Layer used in UNet""" def __init__(self, in_channels, out_channels): super(DoubleConv, self).__init__() self.double_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding='same'), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding='same'), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(inplace=True)) def forward(self, x): return self.double_conv(x) ``` 上述代码片段清晰表明了二者设计理念的区别——前者强调可变长度序列间的相对重要程度评估后者聚焦固定大小窗口内部邻近单元之间的影响传播路径规划。 ---
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