TransUNet实战指南：当Transformer遇上医学图像分割（附PyTorch代码解析）

前言：当U-Net遇到Transformer会发生什么？

（重要转折点）医学图像分割领域最近两年杀出一匹黑马——TransUNet！这个将传统CNN与Transformer结合的创新结构，在胰腺分割任务上直接把Dice系数提升了3.8%！！！今天我们就来手撕这个模型，看看它到底强在哪，顺便奉上保姆级代码解读~

一、TransUNet结构解密（结构图脑补版）

1.1 核心设计思路

TransUNet的聪明之处在于：

• 前半截用CNN当特征提取器（ResNet50真香警告）
• 中间用Transformer玩全局注意力（感受野直接拉满）
• 后半截U型结构做精细分割（经典永不过时）

1.2 关键组件拆解

1. Transformer层位置：放在编码器第4个stage之后（这个位置是玄学调出来的！）
2. Patch嵌入：把特征图切成16x16的小块（划重点：这里用1x1卷积实现）
3. 位置编码：可学习的2D位置编码（和NLP里的正弦编码说拜拜~）

1.3 数据流动全景

输入图像 → ResNet50前4层 → Transformer处理 → 上采样拼接 → 输出分割图
（是不是比传统U-Net多了个Transformer环节？这就是性能提升的关键！）

二、PyTorch实现手把手教学

2.1 环境准备

# 必须装的库（缺一不可！）
!pip install torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 
!pip install einops  # 张量操作神器

2.2 Transformer模块实现

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=