TransUNet PyTorch实现
介绍
本仓库提供了一个TransUNet的PyTorch实现资源文件。TransUNet是一种结合了Transformer和U-Net的图像分割模型，它在医学图像分割任务中表现出色。本资源文件包含了TransUNet模型的完整实现代码，方便用户快速上手并进行相关实验。
资源内容
- TransUNet模型代码：包含了TransUNet模型的PyTorch实现，可以直接用于训练和推理。
- 示例数据集：提供了一些示例数据集，方便用户进行模型的初步测试。
- 训练脚本：包含了用于训练TransUNet模型的脚本，用户可以根据自己的需求进行调整。
- 推理脚本：提供了用于模型推理的脚本，方便用户在训练完成后进行预测。
使用方法
- 克隆仓库：首先克隆本仓库到本地。
- 安装依赖：确保安装了所有必要的Python依赖库，可以通过
requirements.txt文件进行安装。 - 数据准备：将你的数据集准备好，并按照示例数据集的格式进行组织。
- 训练模型：使用提供的训练脚本进行模型训练，可以根据需要调整超参数。
- 模型推理：训练完成后，使用推理脚本对新数据进行预测。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在使用过程中，如果遇到任何问题，欢迎提交Issue或Pull Request。
贡献
如果你有任何改进建议或发现了bug，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常欢迎社区的贡献，共同完善这个项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。