融合注意力空洞卷积和Transformer的矿石图像分割

在矿石图像分割中，一种方法是将注意力空洞卷积和Transformer结合起来。注意力空洞卷积是一种具有可调节感受野的卷积操作，可以在不增加参数的情况下捕捉图像中的全局和局部信息。而Transformer是一种基于自注意力机制的网络结构，可以学习全局的依赖关系。通过将这两种方法融合在一起，可以提高矿石图像分割的准确性和效果。

具体而言，一种方法是在主干网络中交错使用注意力空洞卷积和Transformer。在这种方法中，首先使用注意力空洞卷积提取图像的局部特征，然后使用Transformer学习全局的依赖关系。这样可以同时捕捉到图像的局部特征和全局上下文信息，从而提高分割结果的准确性。

另一种方法是在主干网络中同时使用注意力空洞卷积和Transformer。在这种方法中，注意力空洞卷积用于提取图像的局部特征，而Transformer用于学习全局的依赖关系。这样可以在保留局部细节的同时，充分利用全局上下文信息，从而提高矿石图像分割的性能。

总之，融合注意力空洞卷积和Transformer的方法可以在矿石图像分割中提高准确性和效果，同时兼顾局部和全局信息的获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TMI2022 | nnFormer：利用交织3D卷积和Transformer进行医学分割的新方案](https://blog.csdn.net/qq_45807235/article/details/129557193)[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: 100%"]
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