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swin transformer 与Unet结合

时间: 2025-02-04 12:20:56 浏览: 69

### Swin Transformer 结合 UNet 的实现方法 #### 方法概述 Swin UNetR 是一种创新架构，它将经典的 U-Net 编码器-解码器结构与先进的 Swin Transformer 技术相结合。这种组合不仅继承了传统卷积神经网络的优点，还引入了自注意力机制来捕捉更广泛的特征表示。 #### 架构设计编码阶段采用多个堆叠的 Swin Transformer Block 来替代传统的 CNN 层次[^1]。这些 Blocks 能够有效地提取多尺度的空间信息并建立远距离像素间的关联关系。具体来说： ```python class SwinBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads=8, window_size=7, shift_size=0): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.attn = WindowAttention( dim, window_size=(window_size, window_size), num_heads=num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0. ) def forward(self, x): shortcut = x x = self.norm1(x) x = self.attn(x) return shortcut + x ``` 在解码部分，则利用跨连接（skip connection）从对应的编码层传递高维语义特征给相应的解码单元，从而更好地保留细节信息[^2]。 #### 应用场景该混合模型特别适合于那些需要精确分割边界以及保持局部纹理的任务，比如医疗影像分析中的病灶检测、遥感图像分类等。此外，在自然场景下执行复杂的视觉识别工作也表现出色，例如自动驾驶车辆感知周围环境时所需的物体检测和实例分割任务。对于特定领域如低光条件下拍摄的照片增强、压缩失真修复或是老旧相片翻新等方面同样具有显著效果。

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