图像分割transformer

使用Vision Transformer (ViT) 是一种新的方法来进行图像分割。在这种方法中，图像被分割成小块，并将这些小块嵌入到Transformers编码器的输入tokens中。然后，通过Transformer解码器，将编码器生成的上下文化tokens序列上采样为逐像素的类别分数。在解码阶段，可以采用简单的逐点线性映射的方式，将patch嵌入到类别分数中，或者采用基于Transformer的解码方案，其中可学习的类别嵌入与patch tokens一起处理以生成类别mask。关于图像分割transformer的研究，已经进行了广泛的研究，包括模型正则化、模型大小、输入patch大小以及在精度和性能之间的权衡。

相关问题

图像分割transformer各种模型

引用:最新的研究将图像分割成小块，并使用线性小块嵌入作为Transformer编码器的输入tokens。然后，由Transformer解码器将编码器生成的上下文化tokens序列上采样为逐像素的类分数。对于解码，可以采用简单的逐点线性映射的patch嵌入到类分数，或者使用基于Transformer的解码方案，其中可学习的类嵌入与patch tokens一起处理以生成类mask。这项研究通过消融模型正则化、模型大小、输入patch大小以及精度和性能之间的权衡，对用于分割的Transformer进行了广泛的研究。

引用:该研究介绍了一种用于语义分割的Transformer模型，称为Segmenter。这种模型在图像patch的级别上运行，通过考虑上下文信息来达到标签一致性。

根据引用和引用的内容，目前存在不同的图像分割Transformer模型。这些模型通过将图像分割成小块，并使用线性嵌入作为输入tokens，利用Transformer编码器和解码器对图像进行分割。其中，一种简单的方法是逐点线性映射的patch嵌入到类分数，另一种方法是使用基于Transformer的解码方案，通过处理可学习的类嵌入和patch tokens生成类mask。这些模型在消融模型正则化、模型大小、输入patch大小等方面进行了广泛的研究，以在精度和性能之间取得平衡。其中，Segmenter是一种特定用于语义分割的Transformer模型，通过考虑上下文信息来实现标签一致性。

综上所述，目前存在多种图像分割Transformer模型，这些模型采用不同的方法和策略来实现图像的分割任务。具体使用哪种模型取决于具体的应用需求和数据集特点。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [图像分割（二）—— Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation](https://blog.csdn.net/qq_42208244/article/details/126813810)[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* [UTNet 用于医学图像分割的混合Transformer](https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/126006338)[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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图像分割引入transformer

近年来，全卷积神经网络（FCNN）在医学图像分割中取得了巨大的成功，其中U-Net是一个典型的体系结构。然而，由于卷积层的局限性，FCNN在学习远程空间相关性方面存在一定的限制。受自然语言处理领域中基于变压器的模型的启发，研究人员开始探索将变压器引入计算机视觉领域。变压器具有自我注意机制，可以动态地突出显示输入序列的重要特征并了解其长期依赖性。

一项最新的研究提出了一种名为UNETR的新型架构，利用变压器进行体积医学图像分割。与传统的FCNN不同，UNETR将3D分割任务重新设计为1D序列到序列的预测问题。它使用纯变压器作为编码器，从输入的补丁序列中学习上下文信息。通过跳过连接，编码器提取的表示与解码器在多个分辨率上进行合并，以预测分段输出。

该研究在医学分割十项全能（MSD）数据集上验证了UNETR对脑肿瘤和脾脏分割任务的有效性，并与其他模型进行了比较，结果显示了良好的性能。这是首次提出将完全基于变压器的编码器应用于体积医学图像分割的研究。考虑到体积数据在医学成像中的广泛应用，UNETR为基于变压器的分割模型在各种应用中铺平了道路。

总而言之，引入变压器作为编码器的UNETR架构在体积医学图像分割中取得了很好的效果。通过利用变压器的自我注意机制和全局上下<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [UNETR:用于3D图像分割的Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_42046845/article/details/115156902)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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