transformer在图像分割
时间: 2025-02-24 14:27:10 浏览: 50
### Transformer在图像分割中的应用
#### 应用背景
医学图像处理领域正经历着从传统卷积神经网络(CNNs)向基于Transformer架构转变的趋势。这种变化源于Transformer能够捕捉全局依赖关系的能力,在自然语言处理(NLP)任务中表现出色之后,研究者们开始探索其在计算机视觉尤其是图像分割方面的潜力[^1]。
#### 实现方法
##### 数据预处理阶段
为了使原始图片适应于Vision Transformer模型结构,image_processor定义了一系列针对输入数据的操作流程,比如调整大小、裁剪以及标准化等转换操作。这些变换会作用于以PIL Image形式存在的初始图像上,确保它们满足后续编码器所需的格式要求[^2]。
##### 模型构建部分
对于具体的实现而言,Vision Transformer通过将整张图切分成多个不重叠的小块(patch),再把这些patch线性映射成固定维度的向量作为序列输入给标准的多层感知机(MLP)-style transformer encoder stack来完成特征提取工作。此过程中引入位置编码(Positional Encoding),以便让模型学习到不同patches之间的相对空间布局信息。
```python
import torch.nn as nn
class PatchEmbedding(nn.Module):
""" 将图像划分为若干个Patch并嵌入 """
def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768):
super().__init__()
self.proj = nn.Conv2d(
in_channels=3,
out_channels=embed_dim,
kernel_size=(patch_size, patch_size),
stride=(patch_size, patch_size)
)
def forward(self, x):
B, C, H, W = x.shape
# 执行投影得到 patches 的表示
x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2)
return x
```
接着利用自注意力机制(Self-Attention Mechanism)计算各个token之间的重要性权重矩阵QK^T/√dk,并据此更新value V值得到新的context vector输出Z。这一过程可以在整个图像范围内建立远距离像素间的关联度建模,从而提高最终预测精度。
最后经过一系列全连接层和激活函数后输出每类别的概率分布情况,进而确定各区域所属类别标签,形成完整的语义分割结果地图。
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