TransUNet 多通道

### TransUNet 的多通道输入/输出实现 TransUNet 是一种结合 Transformer 和卷积神经网络 (CNN) 的架构，用于医学图像分割和其他计算机视觉任务。其设计允许处理多通道输入和输出，这主要通过调整模型的初始卷积层以及最终解码器部分来完成。 #### 多通道输入 对于多通道输入的情况，通常是在数据预处理阶段将多个模态的数据堆叠在一起形成一个多维张量作为输入[^1]。例如，在医学影像领域，可能需要同时考虑 T1 加权 MRI 图像、T2 加权 MRI 图像以及其他成像模式。这些不同的模态可以被组合为一个形状为 \(C \times H \times W\) 的张量，其中 \(C\) 表示通道数，\(H\) 和 \(W\) 分别表示高度和宽度。 在 TransUNet 中，这种多通道输入可以通过修改编码器的第一层卷积操作来支持更多输入通道的数量。具体来说，如果原始模型接受单通道灰度图，则该层权重矩阵会从大小为 \(D_{in} \times D_{out}\) 调整至适应新的输入维度 \(C' \times D_{out}\)，这里 \(C'\) 即为新设定的输入通道数目[^3]。 以下是 Python 实现的一个简单例子： ```python import torch.nn as nn class MultiChannelInputConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=7, stride=2, padding=3): super(MultiChannelInputConv, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` 此代码片段展示了如何定义一个能够接收任意数量输入通道的二维卷积层。 #### 多通道输出 当涉及到多类别分类或者多种属性预测时，就需要设置多通道输出。比如语义分割任务中每一个像素都属于某个特定类别的概率分布向量；或者是检测不同组织类型的医疗应用场合下产生的标签掩膜等等情况都需要这样的结构形式。 为了达成上述目标，可以在最后一步上采样之后紧接着增加一层 1×1 卷积核来进行降维操作从而得到所需的输出特征映射尺寸与类别数相匹配的结果集。下面给出一段相应的 PyTorch 示例程序说明这一过程: ```python def final_output_layer(input_features, num_classes): output_conv = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(input_features.size()[1], input_features.size()[1]*2, kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(input_features.size()[1]*2, num_classes, kernel_size=1)) outputs = output_conv(input_features) return outputs ``` 在这里我们假设 `input_features` 已经经过前面一系列复杂的变换得到了合适的中间表达形式，并且它的 batch 维保持不变而空间分辨率恢复到了接近原图尺度的状态。接着利用反卷积进一步放大细节并引入非线性激活函数 ReLU 提升表现力，最后一项常规卷积则负责缩减到最后期望获得的目标类别总数上去构成完整的解决方案框架体系。 ---