transunet训练ACDC
时间: 2025-01-04 07:33:43 浏览: 13
### 使用 TransUNet 模型训练 ACDC 数据集
为了成功使用 TransUNet 模型在 ACDC 数据集上进行训练,需遵循特定的数据预处理和模型配置流程。
#### 1. 数据准备
ACDC 数据集包含了心脏 CMR 图像。按照 TransUnet 论文中的建议,在 Synapse 官方网站注册并下载数据集后应做如下操作[^1]:
- 将其转换为 numpy 格式;
- 剪辑在 [-125, 275] 范围内的图像;
- 对每个 3D 图像归一化至 [0, 1] 区间;
- 从 3D volume 中提取 2D 切片用于训练用例;对于测试用例则保持 h5 格式的 3D volume 不变。
```python
import nibabel as nib
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
img = nib.load(image_path).get_fdata()
# Clip the image intensity to a specific range and normalize it.
img_clipped = np.clip(img, -125, 275)
img_normalized = (img_clipped - img_clipped.min()) / (img_clipped.max() - img_clipped.min())
return img_normalized
```
#### 2. 配置环境与安装依赖项
确保已设置好 Python 环境,并通过 pip 或 conda 安装必要的库文件,比如 PyTorch 和 torchvision。此外还需克隆官方 GitHub 仓库以获得最新版本的 TransUNet 实现代码[^4]。
```bash
git clone https://github.com/Beckschen/TransUNet.git
cd TransUNet
pip install -r requirements.txt
```
#### 3. 修改配置参数适应 ACDC 特征
调整 `config.py` 文件里的超参数设定使之更适合于 ACDC 数据特性,例如输入尺寸、类别数量等。由于 ACDC 主要是针对心脏区域的不同结构分类,因此可能需要修改类别的数目以及相应的损失函数权重分配策略。
```python
from config import CONFIGS_transunet as configs
configs.n_classes = 4 # Assuming there are four classes in ACDC including background
```
#### 4. 开始训练过程
最后一步就是启动实际的训练脚本了。这通常涉及到定义 DataLoader 来加载经过预处理后的数据批次,并调用 fit 方法执行迭代更新直至收敛为止。
```python
if __name__ == '__main__':
from trainer import Trainer
trainer = Trainer(config=configs,
train_loader=train_dataloader,
val_loader=val_dataloader)
trainer.train(num_epochs=epochs)
```
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