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U-MixFormer：混合注意力的类 UNet Transformer 进行高效语义分割
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在2D TransUNet体系结构的基础上建立在nnU-Net体系结构的基础上，探索Transformers在编码器和解码器设计中的潜力。引入了一个从CNN特征图中令图像块标记化的Transformer编码器和一个自适应地利用候选区域和U-Net特征之间的交叉注意力进行候选区域精炼的Transformer解码器。实验证明，不同的医学任务受益于不同的体系结构设计。TransUNet在医学应用中超越竞争对手。
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关键要点
- 基于2D TransUNet和nnU-Net体系结构，探索Transformers在编码器和解码器设计中的潜力。
- 引入了两个关键组件：Transformer编码器和Transformer解码器。
- Transformer编码器从CNN特征图中提取全局上下文。
- Transformer解码器利用候选区域和U-Net特征之间的交叉注意力进行候选区域精炼。
- 不同医学任务受益于不同的体系结构设计。
- Transformer编码器在多器官分割中表现出色。
- Transformer解码器在处理小而具有挑战性的分割目标（如肿瘤分割）方面更有益。
- 实验证明基于Transformer的编码器和解码器在医学图像分割中的巨大潜力。
- TransUNet在各种医学应用中超越竞争对手。
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