测试集表现:使用Swin-Unet论文相同的指标Dice-Similarity coefficient (DSC↑) 和 average Hausdorff Distance(HD↓) 复现结果来看,Swin-Unet的效果稍弱于论文,确实不太明白作者是怎么做到79.13的,如果显卡和随机种子不是关键因素的话,那最可能是因为论文实际上用了不一样的学习率策略。(我尝试了更多epoch到500,但并...
SwinUNet on Synapse(基于Paddle复现) 1.SwinUNet架构简介 关键代码 Encoder Decoder Bottleneck Skip connection 2.数据集 Implementation details 实验结果 3.数据集预处理 4.训练 5.评估 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 SwinUNet on Synapse(基于Paddle复...
本文提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer,即使用带有偏移窗口的分层Swin Transformer作为编码器来提取上下文特征。标记化的图像块通过跳跃连接被馈送到基于Transformer的U形En-Decoder架构中,以进行局部全局语义特征学习。 基于paddle复现的Swin Transformer的网络及解读可参考: Swin Transformer:层...
Swin-Unet架构 Swin Transformer block Encoder Decoder Bottleneck Skip connection 实验 数据集 Implementation details 实验结果 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络,其中利用Swin Transformer构建encoder、bottleneck和decoder,表现SOTA!性能优于Tra...
代码复现 为了与Swin-Unet在相同数据集和条件下训练,适配输入224*224单通道图片。修改部分参数,Pytorch代码如下: class Unet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=9): super(Unet, self).__init__() self.encoder = Encoder(in_channels=1) self.decoder = Decoder(num_classes) def forward(self...
测试集表现:使用Swin-Unet论文相同的指标Dice-Similarity coefficient (DSC↑) 和 average Hausdorff Distance(HD↓) 复现结果来看,Swin-Unet的效果稍弱于论文,确实不太明白作者是怎么做到79.13的,如果显卡和随机种子不是关键因素的话,那最可能是因为论文实际上用了不一样的学习率策略。(我尝试了更多epoch到500,但并...