SwinUnet官方代测试数据集

最新推荐文章于 2025-04-21 11:03:22 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhouzongzong/article/details/126324695
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本文介绍了如何修改SwinUnet的代码来适应测试数据集，包括dataset_synapse.py、test.py和util.py的调整，涉及预测结果的保存方式和类别数设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、修改部分代码
1.1 修改dataset_synapse.py
在这里插入图片描述
1.2 修改test.py代码
修改相关参数和文件路径
is_savenii：是否保存预测结果图片
num_classes：预测的目标类别数+1
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
1.3 修改util.py代码（分两种情况）
第一种情况：保存预测原图，保存的结果是一张灰度图，每个像素的值代表该像素属于哪个类别。例如（0：背景，1：目标1，2：目标2…）,这是一张全黑图。</

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SwinUnet官方代码训练自己数据集
zhouzongzong的博客
08-13 4372
SwinUnet官方代码训练自己数据集
医疗影像分割 | 使用 Swin UNETR 训练自己的数据集（3D医疗影像分割教程）
LiRongLu_的博客
02-11 879
在Github上下载代码，然后进入SWINUNETR，选择第三个文件夹的内容进行操作，前两个是针对两个数据集（这些文件包含了数据集的路径和标签信息。示例 JSON 格式（例如。首先，写一个自己数据集的json文件，你需要为不同的数据集准备 JSON 文件（例如。点击这个link就可以下载了。现在一切准备就绪，开始训练！
【swinUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）】
qq_37652891的博客
04-03 2万+
swinUnet官方代码测试自己的数据集
unet训练自己的数据集
reset2021的博客
04-21 757
通过以上步骤，即可完成UNet在自定义数据集上的训练和部署。图像和标签：图像（如.jpg.png）和对应的分割掩膜（mask，需与图像同名且尺寸相同）。目录结构dataset/train/images/ # 训练图像masks/ # 对应的标签val/images/ # 验证图像masks/ # 对应的标签。
使用SwinUnet训练自己的数据集
weixin_44669966的博客
07-05 1万+
使用SwinUNet实现遥感影像数据集的分割
SwinUnet官方代码训练自己数据集（单通道灰度图像的分割）
热门推荐
qq_37652891的博客
04-03 5万+
官方Swin-Unet代码训练自己的数据集
Swin-Unet 训练自己数据集踩过的坑
Mileeeey的博客
07-15 2751
踩过的坑
深度学习肝脏肿瘤医学分割系统-基于TransUnet、SwinUnet实现python源码+数据集+预训练模型（可自己训练测试）.zip
最新发布
05-21
深度学习肝脏肿瘤医学分割系统-基于TransUnet、SwinUnet实现python源码+数据集+预训练模型（可自己训练测试） "2024第九届全国大学生生物医学工程创新设计竞赛"的获奖作品。它主要针对肝细胞癌患者的CT图像进行肿瘤...
swinunet训练自己数据集
09-07
想要使用swinunet训练自己的数据集，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 数据集准备：确保您的数据集已经准备好，包括图像和标签。您可以参考中的博文以了解更多关于数据集准备的信息。 2. 数据加载：在训练之前，您...
基于Swin-Transformer和Unet 项目、自适应多尺度训练、多类别分割：腹部多脏器5类别分割数据集
03-26
【介绍】学习率采用cos衰减，训练集和测试集的损失和iou曲线可以在run_results文件内查看，图像由matplotlib库绘制。除此外，还保存了训练日志，最好权重等，在训练日志可以看到每个类别的iou、recall、precision...
Swin-Unet跑自己的数据集（Transformer用于语义分割）
qq_20373723的博客
03-21 3万+
Transformer用于语义分割
SwinUnet跑自己数据
weixin_45235219的博客
09-05 1815
swinunet跑自己训练集
[Transformer]Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
qq_37151108的博客
10-20 4898
Swin-UNet：基于纯Transformerde的医学图像分割网络 Abstract 近年来CNN已经成为医学图像分析任务的基础结构，尤其是融合了编解码结构和skip-connection的U型网络广泛应用于各种医学图像分析任务。然而受限于卷积操作的局部性，CNN并不能很好的学习全局信息以及长程语义信息。 本文提出的Swin-UNet,是一个纯基于Transformer搭建的U型网络，可以用于医学图像分割任务。
Swin-UNet取标记后的图像patch作为输入，搭建的U型网络包含编解码结构以及skip
Swin Transformer实战实例分割：训练自己的数据集
bai666ai的博客
01-04 5893
课程链接：Swin Transformer实战实例分割：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-优快云程序员研修院 Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。 本课程将手把手地教大家使用labelme标注和使用Swin Transfo..
Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集
bai666ai的博客
01-04 6179
课程链接：Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-优快云程序员研修院 Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用Swin Transfo.
swin-unet训练VOC数据集之生成.npz文件
Sgappti的博客
03-20 1632
swin-unet训练VOC数据集之生成.npz文件
【目标检测】swin-transformer训练自己的数据集
qq_44747572的博客
11-06 6817
文章目录1. 数据集的制作1.1. Labelme制作数据集1.2 COCO数据集格式2. 配置swin-transformer3. 训练自己的数据集4. 训练5.参考链接 1. 数据集的制作 1.1. Labelme制作数据集 pip install labelme 然后在桌面搜索框中找到labelme，然后打开，或者直接在命令行中输入labelme进行打开 安装labelme过程中出现的一些问题： https://blog.youkuaiyun.com/qq_44747572/article/details/12
【论文复现】SwinUnet在遥感数据中的实验效果
川川自溢的博客
03-26 3595
【论文阅读】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation，针对论文模型SwinUnet在遥感数据集上的实验效果
【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
qq_46056318的博客
01-22 7437
Swin-Unet：用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在 Computer Vision – ECCV 2022 WorkshopsPaperCode在过去的几年里，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型结构和跳跃连接的深度神经网络，已经广泛应用于各种医学图像任务中。然而，尽管CNN取得了优异的性能，但由于卷积运算的局部性，它不能很好地学习全局和远程语义信息交互。
swinunet
03-12
### SwinUNet 模型介绍 SwinUNet 是一种基于 Swin Transformer 的 U-Net 架构，专为医学图像分割设计。此架构融合了卷积神经网络 (CNN) 和变压器的优点，在处理高分辨率图像方面表现出色[^3]。 #### 编码端模块解析 编码器部分由多个阶段组成，每个阶段包含若干个 Swin Transformer Block： 1. **Patch Embedding** 将输入图像划分为不重叠的 patches 并映射到低维向量空间。 2. **Swin Transformer Blocks** - **Window Partition**: 把特征图分成固定大小的窗口以便局部建模。 - **Window Attention Mechanism**: 实现自注意力机制来捕捉窗口内部像素间的关系。 - **Window Reverse**: 反转 window partition 操作恢复原始尺寸。 - **MLP Layer**: 多层感知机用于增强表达能力。 3. **Patch Merging** 减少空间维度的同时增加通道数以适应下一层的需求。 #### 解码端模块概述 解码器通过一系列上采样操作逐步重建图像细节，并与相应层次的编码器输出进行跳跃连接（skip connection），从而保留更多细粒度的信息。 ### 使用指南 为了帮助初学者更轻松地上手 SwinUNet 模型，官方文档提供了详尽的操作手册和实例代码。具体来说: - 数据集准备、模型配置、训练过程及性能评估等方面均有细致入微的帮助说明，极大地方便了使用者理解和实践[^1]。 - 对于希望直接应用预训练权重的情况，`models/pre_trained.pth` 文件中保存了一个经过充分调优并广泛测试过的版本，适用于多种类型的图像去噪任务[^2]。 此外，还有专门针对特定应用场景下的优化建议和技术支持资源可供查阅学习[^4]。 ```python import torch from swin_unet import SwinUnet model = SwinUnet(img_size=224, num_classes=2).cuda() pretrained_dict = torch.load('models/pre_trained.pth') model.load_state_dict(pretrained_dict) print("Model loaded successfully.") ```
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