Swin UNETR: 基于Transformer的图像分割网络

Swin UNETR是一种基于Transformer的图像分割网络，其主要思想是将Transformer应用于图像分割任务中，通过自注意力机制进行特征提取和上下文建模，从而获得更优秀的分割性能。

具体来说，Swin UNETR采用了Swin Transformer作为基础模块，通过堆叠多层Swin Transformer实现特征提取和上下文建模，并采用UNet结构进行分割。此外，Swin UNETR还采用了深度可分离卷积和通道注意力机制等技术来进一步提高性能。

总之，Swin UNETR的主要思想是将Transformer应用于图像分割任务中，通过自注意力机制进行特征提取和上下文建模，从而实现更优秀的分割性能。