transformer损伤识别

Transformer损伤识别是一种利用Transformer模型进行损伤检测和分类的方法。Transformer模型最初是用于自然语言处理任务，但近年来也被成功应用于计算机视觉领域。在损伤识别中，Transformer模型可以通过学习全局信息和多头注意力机制来检测和分类图像中的损伤区域。

在医学图像分割中，如引用所述，UNETR是一种基于Transformer的网络结构，专门用于处理三维医学图像分割任务。UNETR直接利用体积数据，并将Transformer作为主要编码器，通过跳过连接将其直接连接到解码器，而不是使用Transformer作为注意层。相比其他方法，这种方法能够更好地处理三维医学图像的分割任务。

在弱监督定位问题中，如引用所述，研究者们尝试使用注意力机制来定位图像中的对象区域。基于这个思想，一种病变相关的Transformer被提出，同时考虑病变区域的置信程度和多样性。这种方法只需要使用图像级标签进行学习，可以减少标注信息的需求。

因此，Transformer损伤识别是一种利用Transformer模型进行损伤检测和分类的方法，可以应用于医学图像分割和弱监督定位等问题中。它通过全局信息的学习和多头注意力机制的应用，能够更好地处理图像中的损伤区域。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[深度学习论文笔记]UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation](https://blog.csdn.net/weixin_49627776/article/details/123831261)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [[Transformer]Lesion-Aware Transformers for Diabetic Retinopathy Grading](https://blog.csdn.net/qq_37151108/article/details/123230618)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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