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TransformerUNet 医学图像分割:牙齿 X 光 + PyTorch 全链路

文章目录

  • TransformerUNet 医学图像分割:牙齿 X 光 + PyTorch 全链路
    • 一、架构
    • 二、环境
    • 三、数据
      • 3.1 结构
      • 3.2 Dataset
    • 四、模型
      • 4.1 DoubleConv
      • 4.2 TransformerEncoderBlock
      • 4.3 TransformerUNet
    • 五、训练
    • 六、结果
    • 七、对比
    • 八、推理
    • 九、调试
    • 十、总结
    • 代码链接与详细流程

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TransformerUNet 医学图像分割:牙齿 X 光 + PyTorch 全链路

一、架构

输入 (1 × 256 × 256) ↓ Encoder ├── DoubleConv (1→64) + TransformerEncoder │ └── flatten → MHA (heads=8) → reshape ├── MaxPool ×2 ├── DoubleConv (64→128) + TransformerEncoder └── MaxPool ×2 ↓ Bottleneck ├── DoubleConv (128→256) + TransformerEncoder └── 全局自注意力强化 ↓ Decoder ├── ConvTranspose ×2 + Skip (cat enc2) ├── DoubleConv + TransformerEncoder ├── ConvTranspose ×2 + Skip (cat enc1) └── DoubleConv + TransformerEncoder ↓ 1×1 Conv → Softmax ↓
http://www.jsqmd.com/news/707616/

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