几种Transformer+CNN(U-net)网络
一. 对比
U-Net | Transformer | |
---|---|---|
优点 | 融合深层语义信息和高精度特征所含信息 | 提取全局信息 |
不足 | 无法对距离较远的特征的上下文关系进行建模 | 缺少局部细节处的信息 |
二. 网络
1. TransUNet
文章:TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation
2. TransFuse
文章:TransFuse: Fusing Transformers and CNNs for Medical Image Segmentation
之前的工作大多数将U-Net网络中的卷积层替换为transformer,或对两者进行级联。本文提出了一种将二者融合的策略。
3. U-Transformer
文章:U-Net Transformer: Self and Cross Attention for Medical Image Segmentation
U-Transformer通过使用MHSA和MHCA实现了self-attention和cross-attention的构建。
U-Transformer models long-range contextual interactions and spatial dependencies by using two types of attention modules: Multi-Head Self-Attention (MHSA) and Multi-Head Cross- Attention (MHCA).
- MHSA module (self-attention):提取图片中长距离的的结构性特征。
The MHSA module is designed to extract long range structural information from the images.
- MHCA module (cross-attention):滤除无关信息,highlight对结果重要的特征。
The idea behind the MHCA module is to turn off irrelevant or noisy areas from the skip connection features and highlight regions that present a signifi- cant interest for the application.
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