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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