nnUNet V2修改网络——全配置融入MultiResBlock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。

MultiRes Block 是 MultiResUNet 中核心组件之一，旨在解决传统 U-Net 在处理多尺度医学图像时的局限性。传统的 U-Net 使用固定大小的卷积核（如 3x3），这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不够灵活。MultiRes Block 通过引入多尺度卷积操作来捕捉不同尺度的特征：它采用了类似于 Inception 模块的思想，使用不同大小的卷积核（如 3x3、5x5 和 7x7）并行处理输入特征图，然后将这些特征图拼接在一起。为了减少计算开销，MultiRes Block 将较大的卷积核（如 5x5 和 7x7）分解为多个 3x3 卷积层的堆叠。MultiRes Block 还引入了残差连接。

图 3 图注机翻：开发提出的MultiRes Block。我们从一个简单的类Inception块开始，通过并行使用3×3、5×5和7×7卷积滤波器，并将生成的特征图进行拼接（图3(a)）。这使得我们能够从不同上下文大小中调和空间特征。我们没有并行使用3×3、5×5和7×7滤波器，而是将较大且计算代价较高的5×5和7×7滤波器分解为一系列3×3滤波器的连续操作（图3(b)）。图3©展示了MultiRes Block，其中我们逐渐增加了连续三层中的滤波器数量，并添加了残差连接（以及1×1滤波器以保持维度）。

MultiResUNet ：官方代码

一 准备工作

1. 安装dynamic-network-architectures

点击链接，将其clone到本地后，进入文件夹内，pip install -e . 即可（注意-e后有个点）。

二 修改思路

1. 查看 MultiRes Block 结构

与Inception块不同的是，MultiRes Block没有使用卷积核大小为5 * 5、7 * 7的卷积层，而是将其拆分为多个卷积核为3 * 3的卷积层（之后称为3 * 3卷积层），且一个3 * 3 卷积层的输出是下一个3 * 3卷积层的输入，从而实现并行与捕捉不同尺度信息两个条件。

如图，MultiRes Block有三个3 * 3卷积层，输入特征图会依次经过，过程中特征图通道数发生变化，大小不变。再将三个3 * 3卷积层的输出特征图沿着通道维度拼接起来。还有一个1 * 1卷积用于残差链接。

加上对应的batchnorm层和激活函数层后， MultiRes Bl