Swin-Unet模型实现肝血管及肿瘤多类别分割与训练

资源摘要信息:"基于Swin-Unet自适应多尺度训练、多类别分割、迁移学习：肝血管和肿瘤（3分割）【包含数据、代码、训练好的结果等等】" 知识点: 1. Swin-Unet模型：这是一个基于Transformer的U形网络，用于医学图像分割，特别是肝血管和肿瘤的分割。它结合了CNN和Transformer的优势，能够有效处理多尺度特征。 2. 多尺度训练：这是一个训练策略，通过在训练过程中随机调整输入图像的大小，使得模型能够适应不同尺度的图像，从而提高模型的泛化能力。 3. 多类别分割：这是一个图像分割任务，目标是将图像分割成多个类别。在这个项目中，主要的类别是肝血管和肿瘤。 4. 迁移学习：这是一个机器学习技术，通过将从一个领域学习到的知识应用到另一个领域，可以提高模型的性能和训练效率。在这个项目中，迁移学习被用于提高模型在肝血管和肿瘤分割任务上的性能。 5. 训练和测试：在这个项目中，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。训练集和测试集的损失和iou曲线可以在run_results文件内查看，图像由matplotlib库绘制。 6. 日志和权重保存：训练日志记录了每个类别的iou、recall、precision以及全局像素点的准确率等信息，这些信息有助于了解模型的训练过程和性能。训练结束后，会保存最好权重。 7. 推理：推理是指使用训练好的模型对新的数据进行预测的过程。在这个项目中，用户只需要把待推理图像放在inference目录下，直接运行predict脚本即可，无需设定参数。 8. Python编程：这个项目的代码是用Python编写的，需要用户有一定的Python编程基础。此外，还需要了解一些深度学习库，如Pytorch和matplotlib。 9. 数据集：在这个项目中，包含了训练、测试和推理所需的肝血管和肿瘤图像数据。 10. README文件：这个文件包含了项目的详细介绍和使用说明，即使是初学者也可以通过阅读这个文件来理解和使用这个项目。