nnUNet V2修改网络——全配置融入Res Path

已于 2025-05-16 11:46:00 修改
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分类专栏： nnU-Net V2修改网络 文章标签： nnunet nnunetv2 深度学习 机器学习 人工智能 替换网络
于 2025-04-30 12:16:50 首次发布
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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。

Res Path是MultiResUNet作者提出的一种改进的跳跃连接路径，用于解决传统U-Net中编码器和解码器特征之间的语义差距问题。传统的U-Net直接将编码器的特征图拼接到解码器，但编码器提取的低层特征与解码器生成的高层特征直接拼接可能导致特征不兼容，从而影响分割性能。Res Path通过在跳跃连接中引入一组带有残差连接的卷积层（包含3×3卷积和1×1卷积），对编码器特征进行非线性变换，使其与解码器特征的语义层次更匹配。
请添加图片描述
图 4 图注机翻：与直接将编码器的特征图与解码器特征简单拼接不同，我们让编码器特征通过一系列卷积层。这些额外的非线性操作旨在减少编码器与解码器特征之间的语义差距。此外，引入残差连接以简化学习过程，这对深度卷积网络非常有效。

MultiResUNet ：官方代码

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nnUNet是一个自适应的深度学习框架，专为医学图像分割任务设计。以下是关于nnUNet的详细解释和特点：自适应框架：nnUNet能够根据具体的医学图像分割任务自动调整模型结构、训练参数等，从而避免了繁琐的手工调参过程。自动化流程：nnUNet包含了从数据预处理到模型训练、验证及测试的全流程自动化工具，大大简化了使用深度学习进行医学图像分割的复杂度。自适应网络结构调整：根据输入数据集的特点，nnUNet能够自动选择和配置合适的网络深度、宽度等超参数，确保模型在复杂性和性能之间取得平衡。
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任务驱动：由于参加挑战赛，官方对提交代码没有限制，仅希望对已有方法进行改进即可。因此选用了nnUNetv2作为提交，同时希望训练自己设计的网络。但是网上提供的点比较散，这里以官方文档为主线，同时吸纳了其他作者的思路，最终完成了修改。by Gunhild。
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包括三种U-Net网络配置，分别是2D U-Net，3D全分辨率U-Net，3D U-Net级联（包括3D低分辨率U-Net和3D全分辨率U-Net），要进行级联下的3D全分辨率U-Net需先完成3D低分辨率U-Net。注意不是所有的数据集都能触发级联，在完成数据集预处理的图中可以看到，本数据集仅有2d和3d_fullres，对于部分数据集来说，还有3d_lowres, 3d_cascade_fullres，而肝细胞肿瘤数据集就可以触发级联（暂时还不明白这是不是与数据集大小有关0.0）修改epoch。
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<think>好的，用户想了解nnUNet v2的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的网络需要修改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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