Transformer-Unet内窥镜图像语义分割教程与数据集

资源摘要信息:"本资源提供了一个基于Transformer-Unet架构的内窥镜图像语义分割的完整实现，包括训练、评估和推理三个主要脚本，以及内窥镜图像数据集和详细的注释代码。" 知识点详细说明： 1. Transformer-Unet架构： Transformer-Unet是一种深度学习模型，它结合了Transformer和Unet这两种神经网络结构的优点。Unet是一种常用于图像分割任务的卷积神经网络，特别擅长处理医学图像。而Transformer模型在处理序列数据和图像方面展现出了卓越的性能，尤其是在捕捉图像的长距离依赖关系方面。 2. 内窥镜图像数据集： 本资源提供了内窥镜图像数据集，包含腹壁、肝脏、胃肠道、脂肪、抓握器、结缔组织、血液、胆囊管、L 钩电烙术（仪器）、胆囊、肝静脉和肝韧带等多个类别。这些图像主要用于训练和测试语义分割模型，以实现精确的图像区域分类。 3. 训练脚本(train.py)： - 使用AdamW优化器进行模型训练，AdamW是Adam优化器的一个变种，对权重衰减进行了改进，有助于防止过拟合。 - 学习率采用余弦退火算法进行衰减。余弦退火算法是近年来流行的学习率调度策略，它在训练过程中逐渐减小学习率，使学习过程更加稳定和高效。 - 使用交叉熵作为损失函数，这在多分类问题中是常见的选择，用于衡量预测值和真实值之间的差异。 - 该脚本会记录训练集和验证集的loss和iou曲线，以及学习率衰减曲线，并生成训练日志文件。此外，还会产生数据集的可视化图像以及保存最后和最佳的模型权重文件。 4. 评估脚本(evaluate.py)： - 该脚本用于评估训练好的模型在测试集上的性能，计算测试集的iou（交并比）、recall（召回率）、precision（精确率）以及像素准确率等指标。 - 在训练集上进行网络拟合，在验证集上调整模型参数，在测试集上评估模型的泛化能力，这是常见的三阶段训练流程。 5. 推理脚本(predict.py)： - 用于对新图像进行推理，即用训练好的模型对图像进行语义分割，生成与地面真实值（gt）以及预测掩膜图像（gt+image）。 - 可以处理单个图像或图像批次，输出相应的掩膜图像用于进一步分析。 6. 代码注释： - 整个代码库都做了详细注释，方便用户理解每个部分的功能和工作原理，对于希望深入学习和修改模型的用户来说非常有用。 - README文件提供了傻瓜式运行指导，即使是初学者也能按照文档步骤快速开始使用本资源。 7. 标签： - "transformer"：表示本资源涉及到Transformer模型的相关知识。 - "软件/插件"：表示本资源提供的是一个软件工具，可以用于图像处理任务。 - "数据集"：资源包含了训练和评估模型所需的数据集。 - "分割"：与图像分割相关，特别是语义分割，这是深度学习中的一项重要任务，用于识别图像中不同区域的语义信息。