swin UNETR

Swin UNETR是一种新的网络架构，它结合了Swin Transformer和U型网络。它是用于医学图像分析的自监督学习框架，具有定制的代理任务。这个架构使用Swin Transformer作为编码器，并通过跳跃连接将其与基于CNN的编码器以不同分辨率连接起来。通过在MSD胰腺分割任务中的性能表现，Swin UNETR算法证明了其在预训练权重方面的优势，超过了其他专为搜索最优网络架构而设计的AutoML算法。然而，目前Swin UNETR仅使用CT图像进行预训练，对于直接应用于其他医学成像模式(如MRI)，其可移植性尚未得到证明。因此，未来的研究方向可以探索如何适应不同模式下的输入通道差异和领域差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

swin transformer预训练权重

引用[1]:在这项工作中，提出了一个新的框架的自我监督预训练三维医学图像。受到按比例合并特征图的启发，通过将Transformer编码的空间表示形式利用到基于卷积的解码器中，构建了Swin UNETR。通过提出第一个基于Transformer的3D医学图像预训练，利用Swin Transformer编码器的能力进行微调分割任务。Swin UNETR具有自监督的预训练，在BTCV多器官分割挑战和MSD挑战中实现了最先进的性能。特别是，通过结合多个公开数据集和解剖roi的多样性，展示了5050卷的大规模CT预训练。[1]

问题: swin transformer预训练权重是什么?
回答: Swin Transformer预训练权重是指在Swin UNETR模型中，通过自我监督的预训练方法，利用大规模CT数据集进行训练得到的权重。这些权重包含了Swin Transformer编码器在医学图像分割任务中学习到的强特征表示。通过预训练，Swin UNETR在BTCV多器官分割挑战和MSD挑战中取得了最先进的性能。[1]

swin transformer UNet

Swin Transformer UNet是一种结合了Swin Transformer和UNet的图像语义分割模型。传统的Transformer在图像分割任务中存在一些问题，如缺乏定位能力。为了解决这个问题，研究人员提出了一种混合结构，将CNN和Transformer相结合。

TransUnet是一种将CNN和Transformer顺序堆叠的编码器结构，用于图像分割。它通过将CNN用作特征提取器，然后将Transformer用于全局建模，从而兼顾了局部和全局信息。

TransFuse是另一种混合结构，同时执行CNN和Transformer的功能，并试图融合这两个功能。它在Transformer分支的解码器中使用了简单的渐进式上采样，以恢复空间分辨率。

Swin UNetR是将UNet和Swin Transformer结合的一种方法。它将输入的图像分割成大小为特定分辨率的小块，并称之为tokenized inputs。这些tokenized inputs被送入两个连续的Swin Transformer块，用于学习表示。这两个Swin Transformer块的特征维度和分辨率与输入保持不变。

通过结合Swin Transformer和UNet，Swin Transformer UNet在图像语义分割任务中取得了较好的效果，兼具了Transformer的全局建模能力和UNet的定位能力。