transunet resnet

### TransUNet与ResNet在医学图像分割中的结合使用及其实现细节

#### 结合使用的动机
为了克服传统卷积神经网络(CNN)仅能捕捉局部特征的局限性，TransUNet引入了Transformer架构来增强全局上下文理解能力。与此同时，ResNet作为一种经典的深度残差网络结构，通过跳跃连接有效解决了深层网络训练过程中梯度消失的问题[^2]。

#### 实现细节
当考虑将TransUNet与ResNet结合起来应用于医学图像分割任务时，一种常见的做法是在编码阶段利用经过预训练的ResNet作为骨干网(extractor)，以获取高质量的基础特征表示。具体来说：

- **编码器部分**：采用ResNet系列模型（如ResNet50或ResNet101）替代原始论文中所描述的标准CNN层堆叠方式构建编码模块；

import torch.nn as nn
  
class ResNetEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, resnet_variant='resnet50'):
        super().__init__()
        self.backbone = torchvision.models.__dict__[resnet_variant](pretrained=True)
        
    def forward(self, x):
        features = []
        for name, layer in list(self.backbone.named_children())[:-2]:
            x = layer(x)
            if 'layer' in name:
                features.append(x.clone())
        return features[::-1]

- **转换至Transformer输入格式**：由于Transformer期望接收一维向量序列而非二维张量形式的数据，因此需要对来自ResNet的最后一层输出进行适当处理——通常是展平(flatten)成一系列token后再送入后续组件继续加工；

- **解码器设计**：沿用了类似于U-net的设计理念，在此基础之上增加了跨尺度融合机制(cross-scale fusion mechanism)，使得低级语义信息能够更好地指导高级抽象概念的学习过程，最终达到更精准的目标区域界定目的。

#### 性能对比分析
相较于单独使用任一方方案而言，这种混合型框架往往能够在保持甚至超越原有精度水平的同时显著提升计算效率以及泛化能力。特别是在面对复杂场景下的细粒度对象识别挑战时表现出色，比如肿瘤边界勾勒、血管走向追踪等实际应用场景中均获得了令人满意的实验结果验证[^1]。