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基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）

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简介：
TransUnet是一款创新的深度学习模型，结合了Transformer架构与U型网络结构，专门用于图像中的二分类语义分割任务，展现了卓越的准确性和效率。 这段文字描述了使用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自己编写数据集加载方法以提高使用的便捷性。

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  • 基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）
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    TransUnet是一款创新的深度学习模型，结合了Transformer架构与U型网络结构，专门用于图像中的二分类语义分割任务，展现了卓越的准确性和效率。 这段文字描述了使用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自己编写数据集加载方法以提高使用的便捷性。
     
  • 基于Transformer的二分类语义分割网络（TransUnet）
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    简介：TransUnet是一种创新性的深度学习模型，结合了Transformer和U-Net架构的优势，专门用于图像的二分类语义分割任务，展现了在生物医学影像分析中的卓越性能。 语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是对图像中的每个像素进行分类以识别不同对象或区域。近年来，随着深度学习的发展及Transformer模型的出现，语义分割技术有了显著的进步。本项目旨在探讨如何利用Transformer结构实现语义分割，并开发了一种名为TransUnet的网络模型。 Transformer最初由Vaswani等人在2017年提出，主要用于自然语言处理（NLP）任务，它以自注意力机制为核心，在序列数据中表现出色。尽管图像具有二维空间特性而原始设计是为一维序列数据服务的，但通过将图像转换成序列或引入二维注意力机制等方法，Transformer已成功应用于包括语义分割在内的多种计算机视觉问题。 TransUnet是一种结合了Transformer和U-Net架构特点的新模型。U-Net因其对称编码器-解码器结构而成为经典，在处理上下文信息的同时保持细节方面表现出色。在TransUnet中，将Transformer模块嵌入到U-Net的解码路径部分，以增强特征学习能力和理解全局与局部的关系。这种结合使模型能够同时利用Transformer捕捉长距离依赖关系和U-Net保留空间细节的能力。 项目团队已经实现了TransUnet，并提供了加载数据集的方法。这使得用户可以更便捷地适应自己的数据集进行训练和预测工作，为初学者或研究人员提供了一个很好的起点，他们可以直接运行代码而无需花大量时间在模型构建及预处理上。 实际应用时，请注意以下几点： 1. 数据准备：根据项目提供的加载方法将原始图像及其像素级标签转换成适合模型的格式。 2. 模型训练：调整超参数如学习率、批次大小和训练轮数等，以优化性能。可能需要多次试验来找到最佳设置。 3. 性能评估：使用IoU（交并比）、Precision、Recall及F1 Score等标准评价指标对模型分割效果进行评测。 4. 实时应用：经过充分训练的模型可以用于实时语义分割任务，如医疗影像分析或自动驾驶。 这个项目提供了一个基于Transformer技术实现图像语义分割解决方案，并通过TransUnet展示了其在计算机视觉领域的潜力。用户可以通过此平台了解和实践Transformer应用于语义分割的方法，并进一步探索优化模型性能的可能性。
     
  • 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-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。
     
  • Segmentation-Pytorch：基于Pytorch的语义分割网络
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    Segmentation-Pytorch 是一个使用 PyTorch 开发的开源库，旨在提供多种先进的语义分割模型和工具，支持快速实验与研究。 项目更新日志 2020.12.10：进行了项目的结构调整，并已删除之前的代码。 2021.04.09：“V1 commit”，重新上传了调整后的代码。 2021.04.22：正在进行torch分布式训练的持续更新。 效果展示（cityscapes）： 使用模型 DDRNet 15 在测试集上，官方Miou=78.4069% 平均结果与各类别具体结果如下： - Class results 1 - Class results 2 - Class results 3 原图和预测图对比示例： origingt（原始图像） predict（模型预测） 环境安装：请通过以下命令安装依赖包: ``` pip install -r requirements.txt ``` 实验环境配置如下： 操作系统: Ubuntu 16.04 显卡要求: Nvidia-Cards >= 1 Python版本: python==3.6.5 更多具体依赖的安装信息详见requirement.txt文件。
     
  • 基于改良Deeplab V3+网络的语义分割
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    本研究采用改进的Deeplab V3+网络进行语义分割任务，通过优化模型架构和引入新型注意力机制，显著提升了复杂场景下的分割精度与效率。 深度学习的语义分割在计算机视觉领域具有广阔的发展前景，但许多效果较好的网络模型存在内存占用大且处理单张图片耗时长的问题。为解决这一问题，我们将Deeplab V3+模型中的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，并对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）的卷积层进行分解。这种改进能够显著减少Deeplab V3+网络的参数量，提高其推理速度。实验结果基于PASCAL VOC 2012数据集对比显示，优化后的模型不仅处理速度快、分割效果佳，而且内存消耗更低。
     
  • Transformer在语义分割中的应用
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    本研究探讨了Transformer模型在图像语义分割任务中的应用潜力，通过对比实验分析其相对于传统CNN方法的优势与局限。 整个网络流程如下：首先经过两层卷积操作，然后将生成的特征图分割成四份，并分别通过四个并行的Transformer模块（头部数量可以自定义设置），之后再将上述结果进行拼接(concatenate)，接着再经历一个额外的Transformer处理阶段。最后是多层级解码器部分。 主要调试文件包括main.py、transformer.py和builders.py，其余代码仅作为依赖包使用。 - main.py：这是运行程序的主要入口点，并包含了路径设置、数据集划分以及测试与评估指标的相关参数配置。 - transformer.py: 包含了所有网络模块（类）的定义。 - builders.py: 用于构建transformer文件中定义的各种模块，训练过程中主要依赖于VitBuilder这个类。 此外，在进行实验前还需要对输入的数据做一定的预处理： 1. 图片尺寸调整：将图片大小统一转换为256*256像素； 2. 格式转换：确保所有图像文件均为png格式。若原图为jpg或其他格式，可以通过cmd命令行工具执行ren *.jpg *.png指令来完成批量的格式更替操作。 请根据上述步骤进行相关配置和调试工作以顺利开展实验研究。
     
  • 基于神经网络的语义分割模型ENet
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    ENet是一种高效的基于神经网络的语义分割模型，专为实时场景理解设计。它通过创新架构大幅减少计算需求，同时保持高精度，适用于资源受限环境中的图像和视频分析任务。 ENet是一种专为实时语义分割设计的深度神经网络架构，具有低延迟运算的特点。该网络旨在解决现有模型计算速度慢、资源消耗大的问题。 ENet的设计理念在于尽量减少计算量与参数数量，从而提高效率并降低资源需求。为此，它采用了以下关键技术： 1. 下采样：通过下采样技术对输入图像进行处理以减小计算量和参数规模。 2. 编码解码结构：利用编码器-解码器架构来执行语义分割任务。 3. 扩张卷积层：使用扩张卷积（Dilated Convolution）增加网络的感受野，帮助捕捉长距离依赖关系。 4. 空间注意力机制：通过关注图像中的关键区域而忽略无关部分以优化性能。 5. 通道注意力机制：专注于重要的像素特征并减少对不重要信息的处理。 ENet的优点包括： 1. 高效率运算：相比现有模型，其运行速度提高了至少十八倍以上。 2. 资源消耗低：计算资源需求仅为其他模型的五分之一左右。 3. 精度高：与现有的语义分割解决方案相当或更好。 4. 应用广泛：适用于多种数据集和任务，如CamVid、Cityscapes及SUN等。 ENet的应用领域包括： 1. 增强现实设备：可以用于增强现实穿戴装置中的实时对象识别和场景理解。 2. 家庭自动化系统：可用于家庭自动化产品中实现环境感知功能。 3. 自动驾驶车辆：能够为无人驾驶汽车提供高效的语义分割能力。 ENet代表了一种很有前景的神经网络架构，对于需要快速准确地完成图像分类任务的应用来说具有重要价值。
     
  • 图像的语义分割网络：SegNet
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    SegNet是一种用于图像语义分割的深度学习模型，通过编码器-解码器架构实现像素级分类，无需全连接层和上采样技巧，有效保留空间细节信息。 SegNet网络的论文由Badrinarayanan V, Kendall A 和 Cipolla R撰写，并发表在《IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence》期刊上。这项工作基于美国加州大学伯克利分校的研究，提出了一个端到端的全卷积网络用于语义分割任务。该研究中构建了一个深度编码-解码架构，在这个结构里重新利用了ImageNet预训练模型，并通过反卷积层进行上采样操作。此外，还引入了跳跃连接以改善像素定位精度较低的问题。