基于transformer的特征融合

基于Transformer的特征融合做分类是一种以端到端方式提取切片内-切片间信息的模型方案。传统的CNN模型擅长提取局部特征，但不能有效地建立全局-长距离图像特征之间的关联。因此，采用改造后的Swin-Transformer网络构建切片内特征提取器和序列Transformer编码器构建切片间特征提取器。

在该模型中，一组包含N张形状为切片的脑CT序列被预处理后组织为一个4维张量。切片间特征提取器将N张2D图像变换为N个特征向量，并在切片间提取器内交换特征信息。最后，通过分类器输出判别决策。为了避免梯度消失的问题并提升收敛速度，引入了一个辅助分类器来连接切片内特征，而在推理时，仅使用主分类器的输出作为模型判别结果。两个分类器均采用Binary Cross-Entropy作为损失函数。

这种基于Transformer的特征融合方法具有许多优点。首先，由于采用了Transformer系列模型，具有较高的参数效率，可以在单个现代GPU上运行，从而实现了完全端到端的片内和片间特征提取。其次，由于梯度信号可以直接反传到输入层，并且在模型推理期间只需要单次前向传播，因此该方法具有高效的特征融合和分类能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

基于CNN和Transformer特征融合

### CNN 和 Transformer 特征融合的方法

#### 并行结构
一种常见的方法是在网络的不同分支上分别利用CNN和Transformer提取特征，之后再将这些特征进行拼接或加权求和。这种方法允许两种模型各自发挥优势，在不同的抽象层次上捕捉输入数据的特点[^4]。

import torch.nn as nn

class ParallelFusion(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_model, transformer_model):
        super(ParallelFusion, self).__init__()
        self.cnn = cnn_model
        self.transformer = transformer_model
    
    def forward(self, x):
        cnn_features = self.cnn(x)
        trans_features = self.transformer(x)

        fused_features = torch.cat((cnn_features, trans_features), dim=1)
        
        return fused_features

#### 串行结构
另一种方式是先通过CNN获取低级别的空间信息作为初步表示，随后将此表示送入Transformer进一步处理以获得更高级别的语义理解。这种方式有助于更好地保留原始的空间位置关系的同时增强对于上下文的理解能力[^3]。

class SerialFusion(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_model, transformer_model):
        super(SerialFusion, self).__init__()
        self.cnn = cnn_model
        self.transformer = transformer_model
        
    def forward(self, x):
        spatial_representation = self.cnn(x)
        semantic_understanding = self.transformer(spatial_representation)
        
        return semantic_understanding

#### 多尺度融合
为了充分利用两者的优势，还可以考虑多尺度上的特征交互。例如可以在多个中间层之间建立连接，使得每一阶段都能受益于对方所擅长之处。这种策略特别适用于需要精细解析的任务如目标检测、分割等场景。

class MultiScaleFusion(nn.Module):
    def __init__(self, cnn_layers, transformer_blocks):
        super(MultiScaleFusion, self).__init__()
        assert len(cnn_layers) == len(transformer_blocks), "Number of layers must match"
        self.fusions = nn.ModuleList([nn.Conv2d(in_channels=c_out + t_hidden_size,
                                                out_channels=t_hidden_size,
                                                kernel_size=(1, 1))
                                      for c_out, t_hidden_size in zip(cnn_layers, transformer_blocks)])
    
    def forward(self, inputs):
        outputs = []
        for i, (input_tensor, fusion_layer) in enumerate(zip(inputs, self.fusions)):
            output = fusion_layer(input_tensor)
            outputs.append(output)
            
        final_output = sum(outputs)/len(outputs)
        return final_output

基于Transformer图像融合

基于Transformer的图像融合方法是CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition，这种方法结合了CNN和Transformer。它将特征解耦的思想引入了图像融合，将跨模态信息分解为共有信息和特有信息，并采用两阶段训练法。在第一阶段，采用自监督方式进行训练，输入和输出都是源图像；在第二阶段，输入是分解后的特征，输出是融合后的图像。融合层使用了LT和INN块来实现base/detail特征的融合。解码器首先将分解的特征在通道维度拼接作为输入，在训练阶段I将源图像作为输出，在训练阶段II将融合图像作为输出。这种方法通过实验证明了其在高级视觉任务上的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>