基于深度学习的医学图像分割（十）TransUnet

最新推荐文章于 2024-09-20 17:11:16 发布

Demon果

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文章标签：深度学习计算机视觉图像处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/demons2/article/details/122042001

TransUNet结合了VisualTransformer与UNet的优势，利用CNN-Transformer混合架构作为编码器，并通过级联上采样器实现精确的图像分割定位。在该模型中，CNN用于特征提取生成featuremap，随后通过patch embedding进一步处理这些特征。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

原文链接 CVPR2021

结合Visual Transformer和UNet，将CNN-Transformer混合架构作为编码器，级联上采样器，以实现精确定位。
在这里插入图片描述
在CNN-Transformer混合模型中，CNN作为特征提取器生成feature map，然后将patch embedding应用于feature map提取1×1的patch。每个上采样块由一个2×上采样算子，一个3×3卷积层和一个ReLu层组成。

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