BASE_Transformer_UNet

### BASE Transformer U-Net 实现原理

BASE Transformer U-Net 结合了U-Net架构和基于Transformer的自注意力机制，旨在提升图像处理任务的效果。这种结构不仅保留了传统U-Net在语义分割方面的优势，还通过引入全局上下文信息增强了特征表示能力。

#### 架构特点

1. **编码器部分**
编码器由多个卷积层组成，逐步降低空间分辨率并增加通道数。每一阶段结束时应用最大池化操作来减少尺寸。为了提取更丰富的多尺度特征，在某些版本中会加入残差连接或密集连接[^1]。

2. **解码器部分**
解码路径采用转置卷积（反卷积）来进行上采样，并与相应级别的编码器输出相融合。这有助于恢复精细的空间细节并改善边界定位精度。此外，跳跃链接允许低层次特征直接传递给高层次，从而更好地保持位置敏感的信息。

3. **中间桥接模块**
这里集成了标准的ViT (Vision Transformer) 或其变体作为骨干网络，负责捕获长距离依赖性和复杂模式。具体来说，输入被划分为不重叠的小块(patch)，经过线性投影映射至高维向量序列；随后送入一系列带有自注意力机制的标准Transformer block 中进行处理。

4. **最终预测头**
经过上述过程得到的特征图会被进一步加工成所需的输出格式，比如分类得分图或者像素级标签分布。通常情况下还会附加额外的操作如softmax激活函数以获得概率形式的结果。

import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel

class BaseTransformerUNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=20):
        super(BaseTransformerUNet, self).__init__()
        
        # 定义编码器、解码器以及桥梁组件的具体参数...
    
    def forward(self, x):
        encoder_outputs = []
        for layer in self.encoder_layers:
            x = layer(x)
            encoder_outputs.append(x)

        patches = self.patch_embedding(x)
        transformer_out = self.transformer(patches).reshape_as(x)

        decoder_inputs = list(zip(reversed(encoder_outputs), reversed(self.decoder_layers)))
        for enc_output, dec_layer in decoder_inputs:
            x = dec_layer(torch.cat([transformer_out, enc_output], dim=1))
            
        out = self.final_conv(x)
        return out