Transformer Unet

Transformer Unet是一种基于Transformer和Unet的深度学习模型，用于图像分割任务。它结合了Transformer的自注意力机制和Unet的编码器-解码器结构，能够在保持高分辨率的同时有效地捕获全局上下文信息。在许多图像分割任务中，Transformer Unet已经取得了很好的效果。

由于Transformer Unet基于Transformer，因此它需要大量的图形存储空间。但是，相对于其他基于卷积神经网络的模型，Transformer Unet不会增加太多的权重文件大小，因此更适合于2D图像。此外，对于Transformer Unet来说，最佳分辨率是T-Unet，而高分辨率会降低Transformer的效率，因为同时阵列序列的长度也在减少，而这对于Transformer的自注意力层是必不可少的。

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Transformer UNet 是一种基于 Transformer 和 UNet 的深度学习模型，主要用于图像分割任务。它结合了 Transformer 的自注意力机制和 UNet 的编码-解码结构，能够在保留空间信息的同时，有效地捕捉全局上下文信息，提高图像分割的准确性。

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Transformer Unet是一种基于Transformer的图像分割模型，它结合了Transformer和Unet的优点。Transformer Unet使用TransformerTransformer UNet（TUNet）是一种结合了Transformer和Transformer UNet（TUNet）是一种结合了Transformer和UNet的语义分割网络。它使用原始图像送入Transformer，然后在搭建的UNet网络中加入transformer层，decoder部分则会将transformer层的结果和CNN的结果进行级联。TUNet可以在较少层次就捕获全局抽象特征，同时也能够有效地捕获局部特征，从而在医学图像分析等任务中表现出色。TUNet在CT82数据集中的表现超过了UNet、AttenUnet和TransUNet等网络。