swin transformer unet是如何去噪的

Swin Transformer UNet是一种基于Swin Transformer的语义分割模型，它可以用于医学图像去噪、分割等任务。具体来说，在Swin Transformer UNet中，去噪是通过以下步骤实现的：

1. 首先，模型通过编码器部分学习输入图像的特征表示。编码器是一个由Swin Transformer模块组成的层次结构，它可以有效地捕获图像中的空间关系和上下文信息。

2. 接下来，模型将编码器提取的特征图传递给解码器，解码器的任务是将特征图还原为与输入图像相同大小的输出图像。在解码器中，模型通过反卷积操作将特征图上采样，并在每个上采样层中使用Swin Transformer模块进行特征融合。

3. 在解码器的最后一层，模型使用sigmoid激活函数将输出特征图映射到[0,1]的范围内，以得到去噪后的输出图像。模型使用像素级的二元交叉熵损失函数来训练，并通过反向传播优化权重。

总的来说，Swin Transformer UNet通过编码器解析输入图像的特征，通过解码器将特征图还原为输出图像，并使用sigmoid激活函数映射输出特征图到[0,1]的范围内，从而实现图像去噪。