UNeXt pytorch

UNeXt pytorch 是一种基于MLP的快速医学图像分割网络。在UNeXt中，使用了一种特殊的Tokenized MLP块，通过将特征投射到token中进行分割。具体步骤如下：
1. 首先，将特征进行平移并投射到token中。为了实现这一步骤，使用了一个3x3的卷积层将特征投射到维度为E的embedding中，其中E是token的数量，这是一个超参数。
2. 将这些token输入到跨越width的shifted MLP中进行处理。
3. 特征经过DW-Conv层传递，然后通过GELU激活函数激活。
4. 接下来，特征经过另一个跨越height的shifted MLP，将特征尺寸从H转换为O。
5. 在这一步骤中，使用了残差连接，并将原始标记添加到残差中。
6. 最后，利用layer norm（LN）对输出特征进行规范化，并将其传递到下一个块。

这种方法中使用DWConv的原因有两个：
1. 减少了参数量，提高了模型的效率。
2. 在医学图像分割中，特征之间的位置关系非常重要，DWConv有助于保留特征之间的空间信息。

相关问题

UNext keras 代码

以下是使用Keras构建一个简单的UNet模型的代码：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D, concatenate

def unet(input_shape=(256, 256, 1)):
    inputs = Input(input_shape)
    
    # 编码器
    conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(inputs)
    conv1 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv1)
    pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
    
    conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(pool1)
    conv2 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(conv2)
    pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
    
    conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(pool2)
    conv3 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(conv3)
    pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
    
    conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(pool3)
    conv4 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(conv4)
    drop4 = Dropout(0.5)(conv4)
    pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(drop4)
    
    conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same')(pool4)
    conv5 = Conv2D(1024, 3, activation='relu', padding='same')(conv5)
    drop5 = Dropout(0.5)(conv5)
    
    # 解码器
    up6 = Conv2D(512, 2, activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2,2))(drop5))
    merge6 = concatenate([drop4, up6], axis=3)
    conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(merge6)
    conv6 = Conv2D(512, 3, activation='relu', padding='same')(conv6)
    
    up7 = Conv2D(256, 2, activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2,2))(conv6))
    merge7 = concatenate([conv3, up7], axis=3)
    conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(merge7)
    conv7 = Conv2D(256, 3, activation='relu', padding='same')(conv7)
    
    up8 = Conv2D(128, 2, activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2,2))(conv7))
    merge8 = concatenate([conv2, up8], axis=3)
    conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(merge8)
    conv8 = Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(conv8)
    
    up9 = Conv2D(64, 2, activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2,2))(conv8))
    merge9 = concatenate([conv1, up9], axis=3)
    conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(merge9)
    conv9 = Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same')(conv9)
    
    outputs = Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv9)
    
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

这里使用了Keras的函数式API，将UNet模型分为编码器和解码器两部分。编码器由5个卷积层和池化层组成，解码器由4个反卷积层和卷积层组成。在每个解码器级别中，使用跳跃连接将编码器中相应级别的特征图与解码器中的特征图连接起来。输出层为单个卷积层，使用sigmoid激活函数将输出值限制在0到1之间。

UNeXt训练自己的数据集

### 使用UNeXt模型训练自定义数据集

#### 准备环境和安装依赖库
要使用UNeXt模型训练自定义的数据集，首先需要准备合适的开发环境并安装必要的Python包。假设已经配置好了Python虚拟环境，则可以通过pip工具安装所需的软件包。

pip install torch torchvision torchnet numpy matplotlib scikit-image tensorboardX

#### 数据预处理
对于特定的应用场景来说，准备好高质量的标注数据至关重要。考虑到UNeXt的设计初衷是为了应对低剂量CT图像降噪的任务[^2]，如果打算将其应用于其他类型的医学影像或是完全不同的领域，那么可能还需要调整一些细节上的设置以适应新任务的需求。比如，在加载图片时指定正确的尺寸、灰阶范围等参数；另外也要注意确保标签图像是按照像素级精确匹配原图的边界框或轮廓线绘制而成。

针对自定义数据集，可以采用类似于以下方式读取图像文件：

from PIL import Image
import os
import numpy as np


class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.image_files = sorted([os.path.join(root_dir, f) for f in os.listdir(root_dir)])

    def __len__(self):
        return len(self.image_files)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = self.image_files[idx]
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        
        label_file = img_path.replace('.png', '_label.png')  # 假设标签文件名遵循此模式
        mask = Image.open(label_file).convert('L')

        sample = {'image': image, 'mask': mask}

        if self.transform:
            sample = self.transform(sample)

        return sample

这段代码创建了一个简单的`CustomDataset`类来管理本地磁盘上的图像路径列表，并实现了基本的索引访问逻辑。当调用`__getitem__()`函数获取某个样本实例的时候，它会尝试打开对应的输入图像及其关联的目标掩膜（即语义分割真值），并将二者打包成字典形式返回给调用者。这里假定每一对源图与其对应标签之间存在着固定的命名约定关系——通过简单替换文件扩展名为`.png`为`_label.png`即可找到相应的配对项。

#### 构建数据增强管道
为了提升泛化能力，通常还会结合多种几何变换手段扩充可用的学习素材集合。下面给出一段利用Albumentations库实现常见操作的例子：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2


def get_transforms():
    train_transform = [
        A.Resize(height=224, width=224),
        A.HorizontalFlip(p=0.5),  
        A.VerticalFlip(p=0.5),
        A.RandomRotate90(),
        A.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)),
        ToTensorV2()
    ]
    
    val_transform = [
        A.Resize(height=224, width=224),
        A.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)),
        ToTensorV2()
    ]

    return (
        A.Compose(train_transform),
        A.Compose(val_transform)
    )

上述脚本定义了两组不同强度级别的转换序列分别适用于训练期与验证期间。前者包含了水平翻转、垂直翻转以及随机旋转等功能模块，旨在模拟更多样化的视角变化情况从而促进模型收敛过程中的稳定性表现；后者则仅限于标准化处理部分，目的是保持评估指标的一致性和可重复性。

#### 加载预训练权重初始化网络结构
由于UNeXt采用了独特的混合架构风格融合了传统CNN组件同现代Transformer机制的优点于一体，因此直接从头开始构建整个框架可能会比较耗时费力。幸运的是，官方提供了经过充分优化后的参考版本可供下载，这使得迁移学习成为了一条便捷高效的途径。具体做法如下所示：

import torch.nn as nn
import timm.models.convnext as convnext


class UNeXt(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super().__init__()
        backbone = convnext.ConvNeXt(in_chans=3,
                                    depths=[3, 3, 9],
                                    dims=[96, 192, 384])
        checkpoint = torch.load('/path/to/pretrained_weights.pth.tar')['state_dict']
        backbone.load_state_dict(checkpoint)
        ...

此处省略了一些具体的编码细节，主要是围绕着如何继承ConvNext骨干网的部分展开讨论。实际项目中应当依据所选基底的具体API接口文档来进行适配修改工作。此外，记得提前准备好一份可靠的预训练权重量表副本存放在适当位置以便随时调用。

#### 定制损失函数与评价标准
鉴于UNeXt最初是被用来解决二分类性质较强的噪声抑制难题，所以在设定目标函数方面选择了BCE Loss配合Dice Coefficient的方式组合起来共同指导反向传播更新流程[^1]。不过随着应用场景的变化，或许有必要重新审视这一决策是否仍然合理适用。例如面对多类别标记的情形下，就更倾向于选用CrossEntropyLoss替代原有的方案；而对于某些特别关注边缘区域平滑度的任务而言，IoU交并比可能是更为理想的衡量尺度之一。

criterion = BCEWithLogitsLoss() + DiceLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    
    for i, data in enumerate(dataloader):
        inputs, labels = data['image'].to(device), data['mask'].to(device)

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(dim=1))
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

以上片段展示了典型的单轮迭代内部运作原理概览。每次循环都会先清零梯度缓存区再执行前馈运算求得当前批次下的预测得分矩阵，紧接着计算误差信号并通过BP算法逐层传递至各神经元节点直至完成一次完整的参数修正周期为止。最后统计累积下来的平均损耗数值供后续监控分析之需。

#### 记录日志信息辅助调试诊断
在整个实验过程中不可避免地会产生大量中间产物等待审查确认，这就要求开发者具备良好的记录习惯以方便日后追溯问题根源所在。借助TensorBoard可视化平台可以帮助直观展示各项关键绩效指标随时间推移而产生的动态趋势走向，进而为进一步改进提供有力支持。

writer.add_scalar('Training/Loss', avg_train_loss, global_step=epoch)
writer.add_image('Predictions vs Ground Truth',
                 make_grid([
                     input_tensor.cpu().data,
                     target_tensor.cpu().data,
                     pred_mask.cpu().data]))

这两行命令分别负责往事件文件内追加标量型图表资料以及拼接三幅代表性画面形成网格状布局便于对比观察效果差异之处。