基于軸-Transformer的醫(yī)學(xué)圖像分割模型Axial-TransUNet

打開文本圖片集

摘  要：針對TransUNet中Transformer自注意力機(jī)制計算復(fù)雜度高、捕獲位置信息能力不足的問題，提出一種基于軸向注意力機(jī)制的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)Axial-TransUNet。該網(wǎng)絡(luò)在保留TransUNet網(wǎng)絡(luò)編碼器、解碼器以及跳躍連接的基礎(chǔ)上，使用基于軸向注意力機(jī)制的殘差軸向注意力塊代替TransUNet的Transformer層。（剩余12353字）