nnUNet V2修改网络——替换为EGE-UNet

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

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一 准备工作

1. 安装dynamic-network-architec

### 将YOLOv模型与EGE-UNet结合用于目标检测和语义分割 将YOLOv系列模型(如YOLOv7、YOLOv8)与EGE-UNet结合是一种有效的策略,可以在单一框架下实现高效的目标检测和语义分割任务。以下是关于如何结合这两种方法的技术细节: #### 背景介绍 YOLOv系列模型以其快速的推理速度和高精度著称,在目标检测领域表现优异[^3]。然而,对于更复杂的场景理解任务(如实例分割或语义分割),仅依靠边界框可能不足以满足需求。此时引入EGE-UNet(Efficient Global Enhancement UNet),一种高效的编码-解码结构,能够显著增强像素级预测能力。 #### 结合方式 1. **特征共享机制** - 使用YOLOv作为主干网络提取全局上下文信息以及多尺度特征表示。 - 这些中间层特征被传递给EGE-UNet模块以进一步处理局部细节和空间关系。此过程可以通过跳跃连接来完成,从而保留更多细粒度的信息[^2]。 2. **联合训练流程** - 定义一个多任务损失函数,分别针对目标检测部分采用交并比(IOU)-based loss (e.g., CIoU Loss),而对于语义/实例分割则选择Dice Coefficient或者Cross Entropy Loss等标准形式。 - 在前向传播阶段同步计算两类子任务的结果,并反向更新整个网络权重直至收敛为止。 3. **优化部署方案** - 鉴于实际应用中的资源限制条件,可适当裁剪不必要的分支节点或者降低分辨率输入尺寸以换取更快的速度响应时间[^4]。 ```python import torch.nn as nn class CombinedModel(nn.Module): def __init__(self, yolov_model, ege_unet_model): super().__init__() self.yolov = yolov_model self.ege_unet = ege_unet_model def forward(self, x): features = self.yolov.extract_features(x) # 获取YOLOV特征图 seg_output = self.ege_unet(features[-1]) # 利用最后一层送入EGE_UNET det_outputs = [] for feat in features[:-1]: bbox_preds = ... # 计算bounding box回归值 cls_scores = ... # 类别分数估计 det_outputs.append((bbox_preds, cls_scores)) return { 'detection': det_outputs, 'segmentation': seg_output } ``` 上述代码片段展示了如何创建一个组合模型类`CombinedModel`,它接收原始图片数据并通过两步操作返回最终结果——既包含物体定位又涵盖区域划分标签。 ---
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