transformer-unet

Transformer-UNet是一种结合了Transformer和U-Net的神经网络模型。它通常应用于计算机视觉任务，如图像分割。

U-Net是一种经典的卷积神经网络结构，用于图像分割。它具有编码器和解码器两部分，通过将特征图在编码器中逐渐缩小，然后在解码器中逐渐放大，实现对图像的精细分割。

Transformer则是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理任务。它通过将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，捕捉元素之间的依赖关系。Transformer具有较强的并行计算能力和长距离依赖建模能力。

Transformer-UNet将Transformer的自注意力机制引入U-Net的编码器和解码器过程中，以增强其特征提取和上下文信息建模能力。通过使用Transformer的自注意力模块代替U-Net中的卷积层，Transformer-UNet能够更好地处理图像中的长距离依赖关系，并获得更准确的图像分割结果。

总结来说，Transformer-UNet是一种结合了Transformer和U-Net的神经网络模型，用于图像分割任务，通过引入Transformer的自注意力机制，增强了U-Net的特征提取和上下文信息建模能力。