多尺度Transformer在皮肤病变分割中的创新应用

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《融合多尺度Transformer的皮肤病变分割算法》一文由吉林大学学报(工学版)的作者梁礼明、周珑颂、尹江和盛校棋合作完成，该研究发表于2022年6月，网络首发日期为同年9月9日。文章的DOI为10.13229/j.cnki.jdxbgxb20220692，表明了其学术来源和可追踪性。 该论文的核心内容聚焦于一种创新的深度学习方法，即利用Transformer架构在皮肤病变分割任务中的应用。Transformer是一种源自自然语言处理领域的模型，经过调整后被引入计算机视觉领域，尤其是图像分割，因为它能够处理不同尺度的信息并捕捉全局上下文，这对于识别和定位皮肤病变这种细节丰富的图像特征至关重要。皮肤病变分割是医学图像分析中的一个重要问题，它涉及自动识别皮肤上的异常区域，如痣、湿疹、皮炎等，对于早期诊断和治疗具有重要意义。 作者们通过设计融合多尺度Transformer的策略，可能包括将大范围的全局特征与局部的高分辨率特征结合起来，从而提高皮肤病变的检测精度和边界清晰度。这种方法可能会包含多层次的注意力机制，以及可能的数据增强和正则化技术，以应对皮肤病变的多样性及其在不同尺度上的表现。 论文在录用定稿阶段就已满足了严格的出版要求，包括遵循《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，确保学术诚信，技术标准规范，以及语言文字的准确性。网络首发的严肃性体现在一旦发布，除非遵循编辑规范进行必要修改，否则不允许对论文的基本信息进行改动。 这篇工作不仅展示了Transformer在医疗图像分析中的潜力，还为未来的研究者提供了在皮肤病变分割领域的实践案例和技术借鉴。对于那些关注人工智能在医疗图像处理、皮肤病诊断以及深度学习方法优化的人士来说，这是一篇值得深入研究的重要文献。

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2024-03-24 上传
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.models as models import os class FCNTransformerNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformerNet, self).__init__() self.fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True).backbone self.fcn_backbone.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.transformer_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layers, num_layers=6) self.classification_head = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): fcn_output = self.fcn_backbone(x)['out'] fcn_output = fcn_output.view(fcn_output.size(0), fcn_output.size(1), -1) fcn_output = fcn_output.permute(2, 0, 1) transformer_output = self.transformer_encoder(fcn_output) transformer_output = transformer_output.permute(1, 2, 0) transformer_output = transformer_output.contiguous().view(transformer_output.size(0), -1, 1, 1) output = self.classification_head(transformer_output) return output FCNTransformerNet net = FCNTransformerNet(num_classes=2) input_batch = torch.randn(4, 3, 512, 512) output_batch = net(input_batch) print(output_batch.size()) # Should print: torch.Size([4, 2, 512, 512]) 运行这段代码，并改错

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super(FCNTransformerNet, self).__init__() self.fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True).backbone self.fcn_backbone.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding...

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

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transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if ...

poly_features_test = pd.DataFrame(poly_features_test, columns = poly_transformer.get_feature_names(['板温','现场温度','光照强度','风速','风向']))错误

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poly_feature_names = poly_transformer.get_feature_names(['feature1', 'feature2', 'feature3']) # Convert the transformed test data to a pandas DataFrame with the new feature names poly_features_test =...

编程语言：python；错误信息：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lzong\Desktop\Code+data+model\Code+data+model\DataInsight_code.py", line 334, in <module> columns = poly_transformer.get_feature_names(['板温','现场温度','光照强度','风速','风向'])) AttributeError: 'PolynomialFeatures' object has no attribute 'get_feature_names'；代码片段：poly_features = pd.DataFrame(poly_features, columns = poly_transformer.get_feature_names(['板温','现场温度','光照强度','风速','风向']))

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在代码片段中，你调用了 `poly_transformer.get_feature_names(['板温','现场温度','光照强度','风速','风向'])` 来获取多项式特征的列名。根据 scikit-learn 的官方文档，`PolynomialFeatures` 类确实没有 `get_...

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

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1. `if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']:`：判断模型的主干网络是否为vit_b_16、swin_transformer_tiny、swin_transformer_small...

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transformer_pytorch_incv.rar是一个压缩文件，其中包含了使用PyTorch框架实现的Transformer模型和InceptionV3模型的代码和参数文件。Transformer模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，而InceptionV3模型则是...

这段代码是什么意思 transformer = MaxAbsScaler().fit(train_features) train_features = transformer.transform(train_features) test_features = transformer.transform(test_features)

2023-06-06 上传
这段代码的主要作用是使用MaxAbsScaler对特征向量进行标准化处理。首先，使用MaxAbsScaler对训练数据集中的特征向量...这样做的目的是使特征向量在相同的尺度范围内，避免不同特征之间的差异过大，从而影响模型的性能。
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