CSWin-UNet: 用于医学图像分割的带有交叉窗口的 Transformer UNet
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了一种新的 U 型分割方法 CSWin-UNet，该方法将 CSWin 自注意机制与 UNet 相结合，以促进水平和垂直条纹的自注意力，显著提高了计算效率和感受野交互。此外，我们的创新解码器利用了一个内容感知重组运算符，根据预测的核心重新组装特征，以实现精确的图像分辨率恢复。我们对多样数据集进行了广泛的实证评估，包括突触多器官 CT、心脏 MRI 和皮肤病变，结果表明...
本研究提出了一种新的U型分割方法CSWin-UNet，结合了CSWin自注意机制和UNet，提高了计算效率和感受野交互。创新解码器利用内容感知重组运算符，实现精确的图像分辨率恢复。实证评估结果表明CSWin-UNet在保持低模型复杂性的同时提供高分割准确性。
