【论文阅读】Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation文章目录【论文阅读】Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation一、介绍及作用二、具体模型2.1Swin-Unet的总体架构2.2SwinTransformerblock2.3Decoder三、实验结果3.1数据集3.2复现结果  Swin-Unet:最早用于医学图像分割的类Unet-Transformer，使用相应的Swin-Unet在遥感数据集进行相应的测试  卷积神经网络(cnn

***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start首先参考上一篇的训练过程，因为测试需要用到训练获得的权重。1、检查相关文件1.1检查test_vol.txt的内容是否是测试用的npz文件名称测试集的npz文件1.2检查模型权重文件2、修改部分代码2.1修改dataset_synapse.pyslice_name=self.sample_list[idx].strip('\n

参考博文：https://blog.csdn.net/qq_37652891/article/details/123932772数据集准备遥感图像多类别语义分割，总共分为7类（包括背景）image:label_rgblabel(这里并不是全黑，其中的类别取值为0，1，2，3，4，5，6)，此后的训练使用的也是这样的数据数据地址百度云：https://pan.baidu.com/s/1zZHnZfBgVWxs6TJW4yjeeQ提取码：2022SwinUNet代码地址数据集处理数据集的image和label，这个数据集应该提供了rgb格式标签和包含0，1，2，3，4，5，6值的标签，SwinUN

***************************************************码字不易，收藏之余，别忘了给我点个赞吧！***************************************************---------Start关于swinUnet网络的测试部分请移步另一篇博文官方代码：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-xr

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