UNETR 论文解读：编码器-解码器结构解析

UNETR 是一种基于编码器-解码器结构的神经网络模型，用于图像分割任务。它的编码器部分主要负责提取输入图像的特征，而解码器部分则利用这些特征生成分割结果。

UNETR 的编码器部分采用了 ResNet 架构，其中每个 ResNet 块都包括一个卷积层和一个残差连接。这些块可以有效地提取输入图像的特征，并将其表示为高维向量。编码器还包括一个自注意力模块，用于加强不同特征通道之间的联系，从而提高特征表示的可靠性和准确性。

UNETR 的解码器部分采用了 Transformer 架构，通过自注意力机制将编码器提取的特征向量转换为分割结果。Transformer 的解码器包括多个解码层，每个层都包括一个多头自注意力模块和一个前馈网络。这些层可以有效地将编码器的特征向量转换为分割结果，并且可以在处理不同大小的输入图像时保持稳定的性能。

在 UNETR 中，编码器和解码器部分可以联合训练，以最小化预测分割结果与真实分割结果之间的差异。这种联合训练可以有效地提高模型的性能，并且使得 UNETR 在处理不同类型的图像分割任务时都表现出色。