一种基于时空Swin Transformer融合的序列化图像分割方法

一种基于时空Swin Transformer融合的序列化图像分割方法，属于图像分割领域。针对于序列化图像，首先在预处理后的数据集上训练针对单张图像的空间维度的Swin Transformer模型。基于得到的多个单张图像的空间特征图，将其按照时间顺序排列，训练针对序列化图像的Swin Transformer模型。其次，设计融合时空特征图的序列化图像分割模型，使用SwinTransformer中的自注意力机制捕捉单张图像的空间特征和序列化图像的时间特征。最后，通过交叉注意力机制充分融合了空间特征提取模块和时间特征提取模块的优势，将两者在线性时间内高效融合，不仅弥补了时间维度的Vision Transformer中序列图像存在的空间特征的丢失情况，还能大大减小时间成本。