输入原图

输出标签



这是本文用到的345张图像和对应的mask


data目录中,train_npz是用来存放训练所用的npz文件,test_vol_h5用来存放测试所用的npz文件,这是官方命名,可以少改代码。

将原图像和标签保持在同目录

转换代码:(根据自己数据的位置修改下路径),若是只有背景+目标两个类别,这个代码可以直接用,若是三个及以上类别的分割,代码应该根据你的图像数据做调整,调整之后保证以下代码的label数组中,背景用0像素,目标用1,2,3,4…像素分别表示,一个像素值代表一种类别。例如(0:背景,1:类别1,2:类别2,3:类别3…)。
def npz():
#原图像路径
path = r'G:\dataset\Segmentation\LungSegmentation\npz\images\*.png'
#项目中存放训练所用的npz文件路径
path2 = r'G:\dataset\Unet\TransUnet-ori\data\Synapse\train_npz\\'
for i,img_path in enumerate(glob.glob(path)):
#读入图像
image = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#读入标签
label_path = img_path.replace('images','labels')
label = cv2.imread(label_path,flags=0)
#将非目标像素设置为0
label[label!=255]=0
#将目标像素设置为1
label[label==255]=1
#保存npz
np.savez(path2+str(i),image=image,label=label)
print('------------',i)
# 加载npz文件
# data = np.load(r'G:\dataset\Unet\Swin-Unet-ori\data\Synapse\train_npz\0.npz', allow_pickle=True)
# image, label = data['image'], data['label']
print('ok')
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

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。忽略my_tools.py文件。

生成txt文件的代码,根据训练和测试的npz文件分别生成train.txt和test_vol.txt文件。
def write_name():
#npz文件路径
files = glob.glob(r'C:\Users\22120\Desktop\Swin-Unet-main\data\Synapse\test_vol_h5\*.npz')
#txt文件路径
f = open(r'C:\Users\22120\Desktop\Swin-Unet-main\lists\lists_Synapse\test_vol.txt','w')
for i in files:
name = i.split('\\')[-1]
name = name[:-4]+'\n'
f.write(name)

权重下载好之后,放入项目的pretrained_ckpt文件夹下,官方只提供了输入大小为224的模型权重。

当你的图像数据是单通道时,按照文中写的内容修改后肯定能正常训练。若是三通道及以上的输入图像,也照着文中写的内容修改,若仍有问题,可以评论或私信我,一起解决吧。
修改常规参数,配置文件路径,注意num_classes等于背景+预测目标类别个数。因为修改之处不多,见谅没有放上修改后的代码,参考图中标识修改即可。
output_dir:训练日志和输出权重保存的路径
root_path:为数据集存放的根目录



自己生成的npz文件和官方的npz文件格式有差异,在这里做了调整,调整之后完全一致。

设置trainer.py文件中的DataLoader函数中的num_workers=0

至此,所有代码修改完毕,执行train.py文件,若控制台有以下输出,即成功跑通!


训练完毕后项目文件中的output文件夹里存放着训练的输出日志和模型权重。

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