TransUNet 资源文件介绍
TransUNet 是一种结合了 Transformer 和 U-Net 结构的深度学习模型，特别适用于医学图像分割任务。该模型结合了 Transformer 的全局上下文理解能力和 U-Net 的局部特征提取能力，能够有效提高图像分割的精度。
主要特点
- 全局信息提取：利用 Transformer 的 self-attention 机制，能够有效提取全局信息。
- 局部细节保留：结合 U-Net 的结构，保留了图像的局部细节信息。
- 适用于医学图像分割：特别设计用于处理复杂的医学图像，提高分割精度。
实现细节
- 模型架构：TransUNet 的整体网络架构基于 U-Net，但在 encoder 结构上运用了 Transformer 的 encoder 结构。
- 特征提取：通过 ResNet50 提取特征，并将其转化为序列输入到 Transformer 中进行全局信息提取。
- 上采样与拼接：经过 Transformer 处理后的特征与原始特征进行拼接，并通过上采样恢复到原始图像大小。
使用说明
该资源文件包含了 TransUNet 模型的实现代码及相关配置文件。用户可以根据需要进行下载和使用。
参考资料
更多关于 TransUNet 的详细介绍和实现细节，请参考相关文章。
希望该资源文件能够帮助您在医学图像分割任务中取得更好的效果。