TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

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#计算机视觉 #算法 #机器学习 #深度学习 #python

本文介绍了一种名为TransUNet的方法，它通过结合卷积神经网络(CNN)和自注意力机制(Transformer)来改善图像分割。作者发现直接的Transformer编码不足以捕捉细节，于是提出将CNN用于低级特征提取，再利用Transformer捕获全局上下文。实验表明，混合结构和级联上采样器有效弥补了细节丢失，且在高分辨率图像上性能显著提升。

paper
code

1 Method

1.作者发现直接将输入图像直接使用Transformer进行编码，并且将得到的特征图直接上采样到全分辨率的密集输出，无法产生令人满意的结果。
2. 原因为：Transformers将输入视为1D序列，并且只关注在所有阶段建模的全局上下文信息，因此会缺乏详细的局部信息。并且，这些信息无法通过直接上采样到完整分辨率来恢复，因此会导致粗略的分割结果。
3. TransUNet采用混合CNN-Transformer结构，充分利用了来自CNN特征的详细高分辨率空间信息以及来自Transformer的全局上下文信息。
在这里插入图片描述
输入图像 X ∈ R H × W × C X \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} X∈RH×W×C，我们的目标为预测尺寸为 H × W H \times W H×W 的像素级标签图。

首先将 X X Xreshape成一些序列经过flattened 2D patched { x p i ∈ R P 2 ⋅ C ∣ i = 1 , … , N } \{ x^{i}_p \in \mathbb{R}^{P^{2}\cdot C } | i=1,\ldots,N \} { xpi​∈RP2⋅C∣i=1,…,N}，其中patch的大小为 P × P P \times P P×P， N = H W P 2 N = \frac{HW}{P^{2}} N=P2HW​

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那么效果也更好（每个patch=里面的内容更精细，那么不同像素之间的attention关系更准确）【当然这样的话虽然效果更好了，sequence length 更长，导致计算复杂度也上升了】patch 越小，sequence length 越长，每个patch里面的内容更精细，不同像素之间的attention关系更准确，分割效果更好【计算复杂度越高】这是实验了0个（全没有） 、1个（只链接最中间，1/4处的encoder和decoder）、3个（全连）的情况。
TransUNet原文
03-25
### TransUNet 原始论文及相关背景 TransUNet 是一种结合 Transformer 和卷积神经网络（CNN）架构的方法，在医学图像分割领域表现优异。它通过引入全局自注意力机制来增强模型对复杂结构的理解能力[^1]。 具体而言，TransUNet 将 Vision Transformers (ViT) 集成到 UNet 架构中，从而实现局部特征提取和全局上下文建模的有效融合。这种方法不仅继承了 UNet 在医学图像分割中的优势，还利用了 Transformer 对长距离依赖关系的强大捕捉能力[^2]。 关于 TransUNet 的原始论文，《TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation》首次提出了这一创新框架，并详细描述了其设计原理和技术细节。该研究展示了 TransUNet 在多个公开数据集上的卓越性能，尤其是在高分辨率医学图像处理方面表现出显著的优势[^3]。 以下是 TransUNet 的核心代码片段示例： ```python import torch.nn as nn class TransUnet(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, in_channels=3, out_channels=1, embed_dim=768, num_heads=12): super(TransUnet, self).__init__() # 定义编码器部分 self.encoder = Encoder(img_size=img_size, in_channels=in_channels, embed_dim=embed_dim, num_heads=num_heads) # 定义解码器部分 self.decoder = Decoder(out_channels=out_channels) def forward(self, x): encoded_features = self.encoder(x) output = self.decoder(encoded_features) return output ``` 此代码定义了一个基础版本的 TransUNet 结构，其中 `Encoder` 使用 ViT 提取全局特征，而 `Decoder` 则基于传统的 UNet 解码路径恢复空间信息。 ####
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