将自注意力机制集成到UNet中！CSWin-UNet：U型分割方法，显著提高计算效率和感受野交互！

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨AI视界引擎 来源丨AI视界引擎 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出了CSWin-UNet，这是一种新颖的U型分割方法，它将CSWin自注意力机 制集成到UNet中，以实现水平和垂直条纹的自注意力。这种方法显著提高了计算效率和感受野交互。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 深度学习，尤其是卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构，在医学图像分割领域受到了广泛关注，并取得了令人瞩目的成果。然而，CNN固有的归纳偏置限制了它们在更复杂、更多变的分割场景中的有效性。  相反，尽管基于Transformer的方法擅长捕捉全局和长距离的语义细节，但它们面临着计算成本高的挑战。  在本研究中，作者提出了CSWin-UNet，这是一种新颖的U型分割方法，它将CSWin自注意力机制集成到UNet中，以实现水平和垂直条纹的自 ………………………………