Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation

• 类型：arxiv
• 标识：2105.05537
• 链接：https://arxiv.org/abs/2105.05537
• 主题：multimodal
• 主分类：multimodal
• 形态：method
• 被引：5572
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：5572
• OpenAlex被引：913
• 影响力被引：530
• TLDR：Under the direct down-sampling and up-sampled of the inputs and outputs by 4x, experiments demonstrate that the pure Transformer-based U-shaped Encoder-Decoder network outperforms those methods with full Convolution or the combination of transformer and convolution.
• OpenAlex ID：W3160284783
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2105.05537
• DOI：10.48550/arxiv.2105.05537
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2105.05537
• OpenAlex更新：2026-08-23
• 待LLM分类：否
• 成熟度：research
• 场景：medical imaging、semantic segmentation、pure transformer
• 标题中文：Swin-Unet: 类 U-Net 的纯 Transformer 医学图像分割网络
• TLDR中文：在输入和输出直接进行 4 倍下采样与上采样的设定下，实验表明，基于纯 Transformer 的 U 形编码器-解码器网络优于完全卷积或 Transformer 与卷积相结合的方法。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]