TransUNet: 医学图像分割的Transformer 编码器网络

TransUNet 是一种基于 Transformer 的神经网络架构，用于图像分割任务。它是由论文'TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation' 提出的。

TransUNet 结合了 Transformer 的自注意力机制和 UNet 的编码器-解码器结构，旨在提高医学图像分割任务的性能。传统的 UNet 架构在编码器中使用卷积层进行特征提取，而 TransUNet 使用 Transformer 作为编码器，以更好地捕捉图像中的全局和局部特征。

TransUNet 的主要特点包括：

编码器：TransUNet 使用 Transformer 编码器来提取图像中的特征。它利用多头自注意力机制，使模型能够同时考虑到不同位置之间的关系。这种注意力机制能够帮助网络更好地理解图像的上下文信息。
解码器：TransUNet 的解码器采用 UNet 的结构，通过上采样和跳跃连接来恢复分辨率并提取细节信息。解码器接收来自编码器的特征图，并生成分割输出。
跨模态学习：TransUNet 还支持跨模态学习，可以在具有不同模态的医学图像上进行训练和推断，从而提高模型的泛化能力。

TransUNet 在医学图像分割任务中取得了很好的性能，并且相对于传统的基于卷积神经网络的方法具有更好的扩展性和效果。它在医学影像分析领域具有广泛的应用前景，可以用于肿瘤分割、器官分割等任务。