基于Transformer和U-Net的图像分割模型——TransUNet的实现与原理解析【代码+示例数据训练】

实现了一个基于Transformer和U-Net结构的图像分割模型—— TransUNet 。其核心思路是将U-Net中的卷积结构与Transformer的自注意力机制相结合，从而提升图像分割任务的性能。以下是对代码技术原理的详细介绍：

1. TransformerBlock

TransformerBlock 类是Transformer块的实现。它包括标准化、多个头的自注意力机制（Multihead Attention）以及多层感知机（MLP）。Transformer的核心优势在于其自注意力机制，能够在输入序列的所有位置之间捕捉全局依赖关系。

• LayerNorm ：标准化操作，确保每个特征维度的均值为0，方差为1。
• MultiheadAttention ：多头自注意力机制，使模型可以关注输入序列中不同的部分，计算每个位置的加权和，从而捕捉全局的依赖信息。
• MLP ：包含两层全连接层，通过ReLU激活函数增加非线性，并重新映射特征维度。

前向传播 ：输入通过标准化后经过多头注意力计算，再加上输入本身（残差连接）；接着经过MLP层，再次加上输入，实现第二次残差连接。

2. UNetBlock

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