论文笔记 TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation

Posted 2022-08-26 UQI-LIUWJ

1  介绍

• 尽管CNN在图像领域取得了颇丰的成就，但是基于CNN的模型很难建模长范围的关系
  • 因为CNN卷积核的感受野有限，要想看到特别远的像素点，就需要垒很多层
  • ——>为了解决这个问题，有模型考虑将自注意力机制、Transformer融入CNN之中
  • Transformer对于全局信息的建模有很强的能力
• 但是Transformer对于局部信息的建模还是有些力不从心的
  • 用LogSparse Transformer中的图来说明，就是
  • 虽然上图说的是时间序列，但是对于图像来说也是如此（后面的实验也说明了，如果仅仅使用transformer作为encoder，将transformer得到的hidden state直接进行上采样还原，得到的分割结果不是很理想）
• ——>于是，这篇论文提出了TransUnet，第一个将自注意力机制融入医疗图像分割任务中的模型
  • encoder部分采用的CNN和Transformer融合的架构
    • CNN用于提取高分辨率（像素别/其他高分辨率级别）的空间特征
    • Transformer用于编码全局信息
  • 同样使用图像分割领域比较流行的U-net结构

2 方法

 3 实验

3.1 分割效果

3.2 ablation study

3.2.1 skip connections的数量

这是实验了0个（全没有） 、1个（只链接最中间，1/4处的encoder和decoder）、3个（全连）的情况

3.2.2 输入分辨率的影响

保持相同的patch size，那么输入分辨率越大，喂给Transformer的sequence length越长。那么效果也更好（每个patch=里面的内容更精细，那么不同像素之间的attention关系更准确）【当然这样的话虽然效果更好了，sequence length 更长，导致计算复杂度也上升了】 

 

3.2.3 patch size的影响

patch size和sequence length 是成反比的（如果输入分辨率一样的话）

 patch 越小，sequence length 越长，每个patch里面的内容更精细，不同像素之间的attention关系更准确，分割效果更好【计算复杂度越高】

3.3 分割效果可视化