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3维patch embedding

时间: 2025-02-20 16:25:08 AIGC 浏览: 101

### 3D Patch Embedding 实现方法在计算机视觉领域，特别是处理三维数据时，3D Patch Embedding 是一种有效的方式将局部区域的信息映射到特征空间。这种方法通常用于提取图像或体素中的局部模式并将其转换成固定长度的向量表示。对于3D数据集，如医学影像或其他体积渲染应用，可以采用卷积神经网络（CNNs）来执行Patch Embedding操作。具体来说，在输入端裁剪出大小固定的立方体作为patch，并通过一系列卷积层对其进行编码[^1]： ```python import torch.nn as nn class PatchEmbed(nn.Module): """3D Patch Embedding""" def __init__(self, img_size=(64, 64, 64), patch_size=8, embed_dim=768): super().__init__() self.proj = nn.Conv3d(1, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) def forward(self, x): B, C, D, H, W = x.shape # Perform convolution operation on patches. x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) return x ``` 此代码片段定义了一个简单的基于PyTorch框架下的`PatchEmbed`类，它接收指定尺寸的3D张量作为输入，并返回经过线性变换后的嵌入向量序列。 ### 应用场景实例 #### 计算机断层扫描分析利用3D Patch Embedding技术可以从CT扫描获得更精确的人体器官分割结果。通过对不同位置的小块进行学习，模型能够更好地理解复杂结构之间的关系，从而提高诊断准确性[^2]。 #### 肿瘤检测与分类在肿瘤学研究中，该方法有助于自动识别潜在病变部位及其特性。借助于强大的表征能力，即使面对低对比度或模糊边界的情况也能保持良好性能，进而辅助医生做出更加可靠的判断[^3]。

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