Swin-Unet, TransUnet, Unet+Transformer, UNETR

1. Swin-Unet:
   • Swin-Unet은 Swin Transformer와 U-Net을 결합한 모델입니다.
   • Swin Transformer는 이미지 처리에 효율적이고 확장 가능한 트랜스포머 아키텍처입니다.
   • U-Net의 디코더를 사용하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다.
   • 주로 Swin Transformer의 기능을 활용하면서 세그멘테이션 작업에 U-Net 구조를 적용한 것입니다.
2. TransUnet:
   • TransUnet은 순수한 Transformer 아키텍처로 이미지 세그멘테이션을 수행하는 모델입니다.
   • 이미지를 작은 패치로 분할하고 각 패치를 Transformer로 처리하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다.
   • U-Net과 직접적으로 결합된 구조가 아니며, Transformer 아키텍처를 이용합니다.
3. Unet Transformer (또는 Unet + Transformer):
   • Unet Transformer는 U-Net과 Transformer를 결합한 모델로, 이미지 세그멘테이션 작업에 사용됩니다.
   • 이미지를 패치로 분할하고 각 패치를 Transformer 아키텍처로 처리하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다.
   • 패치 간의 상호 작용을 고려하여 세그멘테이션 정확도를 향상시킵니다.
4. UNETR (UNet with Transformers):
   • UNETR은 U-Net과 Transformer를 결합한 모델로, 이미지 세그멘테이션 작업에 사용됩니다.
   • U-Net의 구조를 유지하면서 인코더 부분을 Transformer 기반 아키텍처로 대체합니다.
   • 이미지를 처리하고 세그멘테이션을 수행하는 방식으로 작동합니다.

주요 차이점:

• Swin-Unet은 Swin Transformer와 U-Net의 결합으로, U-Net의 디코더를 사용합니다.
• TransUnet과 Unet Transformer 모두 순수한 Transformer 아키텍처로 작동하지만, 패치 분할 및 처리 방식에 차이가 있습니다.
• UNETR은 U-Net과 Transformer의 결합으로, U-Net의 인코더 부분을 Transformer로 대체합니다.