TransUnet多重分类

简介：
TransUnet多重分类是一种结合了Transformer与U-Net架构优点的深度学习模型，特别适用于医学图像分析中的多类别分割任务。 本段落介绍了如何将原本用于二分类任务的TransUnet模型改造为适用于多分类任务的版本，并提供了详细的训练方法以及测试数据的相关说明。 原版的TransUnet主要用于处理两类目标，而通过调整网络结构与参数设置，我们能够使其适应更多种类别的识别需求。具体地，在架构上进行了必要的修改以支持更多的输出类别；同时在模型训练阶段中引入了适合多分类任务的数据预处理步骤和损失函数计算方法。 对于测试数据的准备，则需要确保涵盖所有可能的目标类型，并且分布合理以便于评估模型性能。此外，文中还详细说明了如何利用这些数据进行有效的验证与调优工作，以期达到最佳效果。