由于TransUNet最初是用于医学影像的分割,现在我们要用自己的数据集,需要改的主要还是数据的入口,下面具体代码如下:1.数据准备,我们就按照常规的数据目录方式准备好数据,images和labels文件夹里的数据是一一对应的,名字相同,都是png格式的图片,格式没有限制,也可以是jpg,这里是二分类,其中的标签值是0和255,如果是多分...
TransUNet-main下包含的文件夹包括:networks、datasets、test_log和lists,文件包括trainer.py,test.py,utils.py和train.py。 可以按照上述内容做一下核查。3.2. 数据读取 code1TransUNet-main-> datasets -> dataset_synapse.py 按照TransUnet官方代码训练自己数据集中的内容进行修改。 datas...
复现代码快速的原则是将个人数据尽可能转换成原始代码使用的格式。 这也是为何前期使用大量的进程将.tiff --> .png --> 512 X int倍.png --> 512*512.png --> image-3bands label-1band的处理原因。 import os import numpy as np from PIL import Image # 获取文件夹下所有文件的文件...
基于Paddle复现TransUnet,精度mDice:77.7% txyugood 11枚 BML Codelab 2.3.2 Python3 初级 2022-08-20 08:00:00 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 公开1 2022-09-07 15:09:13 请选择预览文件 TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation(TransUNet 基于Paddle...
2. 自用 TransUnet 因我前期自己调整好了代码,只参考了上述链接的dataset.py文件中的内容,使代码可以应用于3通道彩色影像。但目录的安排与其不同(我是严格按照github上的官方代码设置目录),但也正常运行了起来,故而也做记录。 我认为复现代码最重要的是能少修改就要少修改。