2025/2/22论文阅读
一，《MixFormer: A Mixed CNN-Transformer Backbone for Medical Image Segmentation》
一种用于医学图像分割的混合CNN-Transformer骨干网络
创新点--
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混合CNN-Transformer骨干网络：本文提出了一种混合CNN-Transformer（MixFormer）特征提取骨干网络，在下采样过程中无缝集成了Transformer的全局上下文信息和CNN的局部细节信息。
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多尺度空间感知融合（MSAF）模块：让模型能够同时捕捉图像中不同尺度的信息。
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混合多分支扩张注意力（MMDA）机制：在编码和解码阶段之间提出，让模型在处理图像时能够更灵活地关注不同区域，用于弥合语义差距并强调特定区域。
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基于CNN的上采样方法：恢复低级特征并提高分割精度。
MSA模块：多头自注意力模块；MLP：多层感知器
