Transformer-Unet代码实践：超声腹部多器官图像语义分割

资源摘要信息:"基于Transformer-Unet实现的超声腹部多器官图像语义分割代码包含代码和数据集。这是一个深度学习项目，旨在通过使用Transformer-Unet模型，实现对超声腹部图像中的多种器官进行精确的语义分割。Transformer-Unet是一个结合了Transformer和Unet网络架构的模型，它利用了Transformer强大的全局信息捕捉能力，并保留了Unet在医学图像分割任务中的高效特征提取和上采样结构。 超声腹部多器官数据集包含了多种腹部器官的图像，例如：肝脏（liver）、肾脏（kidney）、胰腺（pancreas）、血管（vessels）、肾上腺（adrenals）、胆囊（gallbladder）、骨骼（bones）、脾脏（spleen）等。这些图像数据对于训练和测试模型的准确性至关重要。 代码中使用了AdamW优化器，这是一种结合了权重衰减的Adam优化器，用于优化模型训练过程中的权重参数。同时，采用了余弦退火算法作为学习率衰减策略，该策略通过周期性调整学习率以防止过拟合，并提高模型的泛化能力。 train脚本负责生成训练集和验证集的loss曲线、iou曲线、学习率衰减曲线和训练日志，并提供数据集的可视化图像。此外，脚本还会保存最后和最好的模型权重文件。这有助于开发者直观地观察到模型在训练过程中的表现，并进行相应的调整。 evaluate脚本用于模型评估，它能够计算测试集的iou、recall、precision和像素准确率等指标。在深度学习模型训练中，训练集主要用于网络的拟合，验证集用于调整超参数，测试集用于最终评估模型的泛化能力。 predice脚本用于推理图像，它会生成真实标注（ground truth，简称gt）以及模型预测结果（gt+image）的掩膜图像。通过这种直观的掩膜图像，开发者可以更加清晰地了解模型的预测效果。 整个代码库进行了详细的注释，使用者可以通过阅读注释了解代码的具体作用和实现方式。项目提供了README文件，其中包含了如何训练自己数据的详细步骤，即使是初学者也可以通过简单的操作来运行训练过程。 该资源的标签为transformer、软件/插件、数据集、分割，这表明它是一个与深度学习、特别是Transformer模型和图像分割相关的工具，适合用于处理包含多个类别的数据集，并能应用于广泛的计算机视觉任务中。 压缩包子文件的文件名称列表中只有"TransUnet"一个项，这可能意味着压缩包中仅包含Transformer-Unet相关代码或模型文件。" 以上内容是对给定文件信息中提到的知识点的详细解读，希望能够帮助用户更好地理解资源的内容和价值。