将训练和测试的图像数据分别生成为train_npz和test_vol_h5中的npz文件 三、生成npz文件对应的txt文件 txt文件的内容是模型训练和测试过程中读入图像数据的名称。 def write_name(): #npz文件路径 files = glob.glob(r'Swin-Unet-main\data\Synapse\test_vol_h5\*.npz') #txt文件路径 f = open(r'Swin-Une...
本文详细介绍了使用Swin-Unet进行自定义数据集训练的全过程。首先，需要在arxiv.org/abs/2105.0553中获取相关论文进行理论学习，同时参考github.com/HuCaoFightin和github.com/Beckschen/Tr获取代码示例。数据准备阶段，从kaggle.com/datasets/nik下载数据集。创建文件目录结构，以便后续操作。生成自己的.npz...
至此,设置完毕,右键run运行,若控制台出现下面的结果,则表示运行正确,我这里的权重只训练了一个epoch,所以预测的都是0。 3、查看预测结果 查看日志文件 查看预测结果图 总结: swinUnet主要由swin_transform模块构成,数据量太少的时候训练效果很差,跟TransUnet不能比。由于仅文字表述某些操作存在局限性,故只能简略描述,...
官方代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 目的:训练Swin-Unet分割肺部区域 官方数据集位置(可能下载不了):https://www.kaggle.com/datasets/nikhilpandey360/chest-xray-masks-and-labels CSDN免费下载数据集 实现效果: 输入原图 输出标签 此文中只用了整个数据集中的345张图像用来完成整个分割任务! 1...