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基于小波的高频增强在 Transformers 中解锁细粒度细节
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为HiFormer的新方法，使用Swin Transformer模块和基于CNN的编码器设计了两种多尺度特征表示，以有效进行医学图像分割。通过Double-Level Fusion（DLF）模块，在编码器解码器结构的跳跃连接中实现了全局和局部特征的细粒度融合。实验结果表明，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于CNN、Transformer和混合方法。
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关键要点
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提出了一种新的方法 HiFormer，结合了Swin Transformer模块和基于CNN的编码器。
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HiFormer设计了两种多尺度特征表示，以有效进行医学图像分割。
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引入了Double-Level Fusion（DLF）模块，实现全局和局部特征的细粒度融合。
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实验结果显示，HiFormer在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他方法。
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