transformer和unet的结合

将Transformer和UNet结合起来的方法是通过在UNet网络中加入Transformer层，形成一个端到端的语义分割网络。这种网络被称为TUNet（Transformer-UNet）。在TUNet中，原始图像被送入Transformer进行处理，然后将Transformer层的结果和CNN的结果在UNet的decoder部分进行级联。这种结合的好处是，Transformer可以有效地捕捉全局特征和像素之间的关系，而UNet则擅长提取局部特征。这样的结合使得网络更适合用于分割任务，并且在一些数据集上已经超过了传统的UNet、AttenUnet和TransUNet网络的性能。

TransUNet是另一种结合Transformer和UNet的方法，它将CNN的特征图处理成序列，并使用self-attention操作来捕捉全局信息。然后将这部分信息上采样后与高分辨率特征图进行融合，以提高分割任务的效果和精准定位能力。通过强强联合，TransUNet解决了UNet在平移不变性和捕捉长期依赖能力方面的不足，并通过Transformer提供的细粒度信息改善了定位的精确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[Transformer]Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet](https://blog.csdn.net/qq_37151108/article/details/120932037)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【医学分割】TransUnet](https://blog.csdn.net/qq_44173974/article/details/125776244)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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