基于TransUnet与Swin-Unet的医学图像语义分割对比研究：针对腹部器官的多类别分割

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简介：
本研究探讨了TransUnet和Swin-Unet在腹部器官多类别分割任务中的性能差异，旨在为医学影像分析提供有效算法选择。数据集用于腹部器官多类别图像的语义分割任务，Dice系数约为0.8，IoU为0.7，存储在data目录下的训练集和验证集中。代码支持一键运行，并提供两种网络模型供选择：TransUnet 和 Swin-Unet。学习率采用cos余弦退火算法调整，可以通过修改base-size参数来适应大尺度数据的训练需求。优化器使用了AdamW。评估指标包括Dice系数、IoU、召回率（recall）、精确度（precision）、F1分数以及像素准确率等，代码会在每个epoch结束后对训练集和验证集进行自动评估，并将结果保存在runs目录下的json文件中。推理阶段采用可视化界面操作：运行infer脚本后会启动本地网页服务，用户可以通过上传图片来查看模型的分割效果。

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基于TransUnet与Swin-Unet的医学图像语义分割对比研究：针对腹部器官的多类别分割

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本研究探讨了TransUnet和Swin-Unet在腹部器官多类别分割任务中的性能差异，旨在为医学影像分析提供有效算法选择。数据集用于腹部器官多类别图像的语义分割任务，Dice系数约为0.8，IoU为0.7，存储在data目录下的训练集和验证集中。代码支持一键运行，并提供两种网络模型供选择：TransUnet 和 Swin-Unet。学习率采用cos余弦退火算法调整，可以通过修改base-size参数来适应大尺度数据的训练需求。优化器使用了AdamW。评估指标包括Dice系数、IoU、召回率（recall）、精确度（precision）、F1分数以及像素准确率等，代码会在每个epoch结束后对训练集和验证集进行自动评估，并将结果保存在runs目录下的json文件中。推理阶段采用可视化界面操作：运行infer脚本后会启动本地网页服务，用户可以通过上传图片来查看模型的分割效果。

基于Unet改进的研究：引入attenUnet模块进行Synapse多器官图像语义分割的实验对比分析

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本研究在Unet基础上创新性地引入了attenUnet模块，并进行了针对Synapse数据库中多器官图像的详细语义分割实验，通过与原模型效果比较，深入分析改进模块的优势及应用前景。基于Unet改进系列：加入attenUnet模块对Synapse多器官图像语义分割的实验对比本研究使用了Synapse数据集进行多器官（包括主动脉、胆囊、脾脏、左肾及右肾等）的语义分割任务，该数据集已划分成训练和验证两个部分，并存放于data目录下。网络架构：项目中包含两种类型的神经网络模型——Unet和Attention_Unet。通过调整train脚本中的参数即可实现对比实验，默认设置为100个epoch，学习率采用cos余弦退火策略，初始值设为0.01并逐渐降至0.00001。对于大规模训练需求，可以通过修改img-size参数来适应不同规模的图像数据集。优化器选用的是AdamW。评估指标：除了传统的精度（pixel accuracy）、召回率（recall）和F1分数外，还使用了Dice系数和交并比（IoU）作为主要评价标准。在每个训练周期结束时，模型会在训练集及验证集上进行测试，并将结果保存至runs目录下的json文件中。推理过程：当需要对新图像进行预测时，只需将待处理的图片放置于inferenceimg文件夹内，程序会自动对其进行语义分割并生成相应的掩膜图。最终输出分为两部分——infer_get用于存放阈值处理后的结果；show则展示原始图像与对应分割效果。实验结果显示： - Unet模型的Dice系数为0.934，IoU为0.878； - Attention_Unet模型在相同任务上取得了更佳的表现，其Dice系数达到0.952，而IoU也提高到了0.909。

基于Swin-Unet-Transformer的二分类语义分割网络

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本研究提出了一种基于Swin-Unet-Transformer架构的新型二分类语义分割模型，旨在提高复杂场景下图像细节识别与分割精度。 1. 增加了数据加载部分，并优化了二分类的损失函数。 2. 添加了必要的中文注释以便更好地理解代码。 3. 附带了自己的数据集以供测试使用。 4. 如有问题，欢迎随时联系交流。

基于Swin-Transformer和Unet的自适应多尺度训练与多类别分割：针对BraTS 3D脑肿瘤图像的2D图片分割项目

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本项目采用Swin-Transformer结合Unet架构，创新性地引入了自适应多尺度训练策略，专为BraTS数据库中的3D脑肿瘤图像进行高效的2D切片级多类别分割。项目介绍：总大小357MB 此项目基于Swin-Transformer和Unet架构，并结合自适应多尺度训练技术进行脑肿瘤的4类别分割任务。经过10个epochs的训练，全局像素点准确度已达到0.97。如果进一步增加训练轮数（epoch），其性能预计会更加优越。代码介绍：【训练】train脚本自动执行模型训练过程，并通过随机缩放数据至设定尺寸的0.5到1.5倍之间实现多尺度训练，以适应不同大小的数据输入。此外，在utils中的compute_gray函数负责将mask灰度值保存在txt文件中并定义网络输出通道数量。【介绍】学习率采用余弦退火策略调整，并且损失和IOU曲线可以在run_results文件夹内查看。这些数据由matplotlib库绘制，训练日志、最佳模型权重等信息同样被妥善保存下来，在训练日志中可以找到每个类别的iou值、召回率、精确度以及全局像素点准确率。【推理】将待预测的图像放置于inference目录下，并直接运行predict脚本即可完成推理过程，无需额外设置参数。具体使用方法请参考README文件。该项目设计简单易用，即使是初学者也能轻松上手操作。

【论文+代码】Swin-Unet：类似Unet的纯Transformer医学图像分割模型

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本文提出了一种基于纯Transformer架构的新型医学图像分割模型——Swin-Unet。该模型借鉴了U-Net的设计理念，利用Swin Transformer作为其核心组件，展现了在医学影像领域中的卓越性能和潜力。同时提供了完整的代码实现以供参考和研究使用。【论文+代码】Swin-Unet：一种类似Unet的纯Transformer模型用于医学图像分割。代码已亲测可运行，想要对代码进行改进可以从main.py文件开始。

基于Transformer的二分类语义分割-TransUnet

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TransUnet是一种创新的深度学习模型，它融合了Transformer架构与U型网络结构，专为医学影像中的二分类语义分割任务设计。该模型通过自注意力机制增强了长距离依赖信息的学习能力，提高了分割精度和效率，在多项基准测试中展现出卓越性能。这段文字描述的是使用Transformer进行语义分割时遇到的问题，并提到将TransUnet网络模型单独拿出来使用，同时自己编写了加载数据集的方法以提高使用的便利性。

基于Swin-Transformer的图像和语义分割

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本研究提出了一种基于Swin-Transformer模型的创新方法，专门针对图像和语义分割任务，结合了卷积神经网络与变换器架构的优势，显著提升了复杂场景下的目标识别精度。可以使用自己的数据集进行训练。如果选择使用自定义的数据集，则需要先将标签转换为VOC格式，相关代码位于tools文件夹下的voc.py中。具体流程是通过train脚本训练网络模型，并利用prediction脚本来输出分割结果。图片应放置在data文件夹下，但请注意更换数据集时需确保图像均为灰度图。初始任务主要针对医学图像的分割问题进行设计，但也适用于其他类型的图像处理工作。该系统包含滑窗操作功能，采用具有层级化设计特点的Swin Transformer模型。具体来说，在滑窗操作中包括不重叠的local window和带有一定重叠区域的cross-window机制。通过将注意力计算限制在一个窗口内的方式，一方面引入了CNN卷积操作中的局部性特征，另一方面也有效减少了计算资源的需求量。

基于Swin-Transformer和Unet的项目：采用自适应多尺度训练进行腹部五类器官分割

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本项目结合了Swin-Transformer与U-Net架构，通过创新性的自适应多尺度训练策略，实现了对腹部五种关键器官的精准自动分割。项目介绍：数据集大小为234MB。本项目使用的是腹部多脏器5类别分割数据集。网络在训练了300个epochs后，全局像素点的准确度达到0.989，miou值为0.814。如果进一步增加训练epoch数，性能预计会更优。代码介绍：【训练】train 脚本自动执行模型训练任务，并将数据随机缩放至设定尺寸的0.5到1.5倍之间以实现多尺度训练。在utils中的compute_gray函数中保存了mask灰度值于txt文本段落件，同时自动生成网络输出层所需的通道数。【介绍】学习率采用cosine衰减策略，在run_results目录下可以查看训练集和测试集的损失及IOU曲线图，这些图像由matplotlib库生成。此外还保存有训练日志、最佳权重等信息，其中包含每个类别的IOU值、召回率、精确度以及全局像素点准确率。【推理】将需要进行预测的图片放置于inference文件夹下，并运行predict脚本即可完成预测过程。具体使用方法可参考README文档。此项目设计简单易用，适合初学者操作。