nnUNet V2修改网络——加入GHPA 模块

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题

阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。

EGE-UNet 是 UNet 的一个变体,专为皮肤病变分割而设计。它在 UNet 的基础上引入了 GHPA 模块和 GAB 模块,分别用于多维度特征提取和多尺度信息融合。GHPA 运用多轴分组和 Hadamard 乘积机制,能从不同视角提取病理信息,而 GAB 则通过分组聚合和卷积操作,有效整合不同层次和尺度的特征。这种创新设计使得 EGE-UNet 不仅在 ISIC2017 和 ISIC2018 数据集上取得卓越的分割效果,还大幅降低了参数和计算成本,成为低资源环境下理想的分割模型。

EGE-UNet官方代码仓库: https://github.com/JCruan519/EGE-UNet

GHPA 模块的加入,有效解决了传统自注意力机制计算量大的问题。它通过分组的方式,将复杂的多头自注意力机制简化为线性复杂度的 Hadamard 乘积操作。GHPA 将输入特征按通道维度均分为四组,分别在高度-宽度、通道-高度和通道-宽度轴上进行 Hadamard 乘积注意力操作,最后一组则通过深度可分离卷积进行处理。这种多轴分组的设计,使得模型能够从不同视角提取特征,进一步提升了分割的准确性和鲁棒性。
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<think>好的,用户想了解nnUNet v2网络架构和工作原理。我需要先回忆之前提供的引用内容,看看有哪些相关信息。引用1提到nnunet网络需要修改dynamic-network-architectures中的结构和数据集的plan。引用3详细描述了nnUNet的三种配置:2D、3D和3D_cascade,以及它们的训练和推理过程。 首先,我应该解释nnUNet v2的整体架构,包括三种网络类型。需要说明每种网络的结构和适用场景,比如2D用于切片处理,3D处理整个体积,而级联网络分两步优化。然后,结合引用3中的信息,说明训练时的交叉验证和后处理步骤。 关于实现机制,用户可能想知道如何具体修改网络结构。根据引用1和2,需要克隆dynamic-network-architectures仓库,并在源码中修改网络定义。可能涉及到修改构建块的配置,比如卷积层数、特征图数量等。同时,数据预处理部分可能需要调整plan文件中的参数,如输入尺寸和归一化方法。 用户可能还有疑问,比如如何选择最佳配置,或者如何优化训练参数。引用3提到nnUNet会经验性地选择表现最好的参数,并可能进行后处理来抑制次优结果。这部分需要详细说明交叉验证的过程和结果整合的方法。 最后,生成相关问题时要围绕网络结构修改、实现步骤、配置选择、数据预处理优化以及应用场景。确保问题覆盖用户可能进一步探索的方向。</think>### nnUNet v2网络架构解析 nnUNet v2延续了模块化设计思想,通过三种基础架构实现医学图像分割的适应性。其核心网络类型包含: $$ \text{网络架构} = \begin{cases} \text{2D U-Net: 处理轴向切片序列}\\ \text{3D U-Net: 全三维体数据处理}\\ \text{3D级联网络: 多阶段优化} \end{cases} $$ **1. 网络结构实现机制** - **架构修改入口**:通过修改`dynamic-network-architectures`库中的`network_architecture/architectures`模块[^1] - **特征金字塔构建**:典型配置包含5级下采样,每层使用两个$3\times3$卷积核(3D网络为$3\times3\times3$) - **跳跃连接**:采用通道拼接方式实现特征融合,如: ```python class ConvBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.InstanceNorm3d(out_channels), nn.LeakyReLU(0.01) ) ``` **2. 训练工作机制** - **自动配置选择**:系统会根据GPU显存自动选择最大可行输入尺寸[^3] - **交叉验证策略**:默认使用5折交叉验证,最终组合方式为: $$ \text{最终预测} = \frac{1}{3}(\text{2D预测} + \text{3D预测} + \text{级联预测}) $$ - **后处理优化**:通过连通域分析去除小伪影区域,保留最大三个连通分量 **3. 数据流处理** 1. **预处理阶段**:执行重采样至目标间距,如将CT数据统一采样到$1.5\times0.8\times0.8$ mm³ 2. **标准化处理**:应用z-score归一化: $$ I_{norm} = \frac{I - \mu}{\sigma} $$ 3. **数据增强**:动态生成旋转($\theta \in [-15^\circ,15^\circ]$)和缩放($\lambda \in [0.7,1.4]$)
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