Swin UNETR: 图像分割中的Transformer革命

Swin UNETR 的主要思想是将 Transformer 模型应用于图像分割任务中，通过引入局部注意力机制和相对位置编码来提高模型的精度和效率。该模型采用了分阶段的注意力机制，即首先将输入图像分成一系列子图像，然后对每个子图像进行自注意力计算，再将其与周围子图像的注意力进行交互。此外，Swin UNETR 还引入了相对位置编码来将空间信息融入模型中。

总的来说，Swin UNETR 的主要思想是结合 Transformer 模型的优点，通过局部注意力和相对位置编码来提高图像分割任务的精度和效率。