使用SwinUnet训练自己的数据集
简介
本资源文件提供了使用SwinUnet模型训练自己的数据集的详细步骤和代码示例。SwinUnet是一种基于Transformer的U型网络结构，适用于图像分割任务。通过本资源文件，您可以学习如何准备数据集、配置模型、进行训练和评估。
数据集准备
- 数据集结构：确保您的数据集包含图像和对应的标签。图像和标签应分别存放在
image和label文件夹中。 - 标签格式：标签图像应包含0-6的类别值，表示不同的分割类别。
- 数据集地址：您可以从提供的百度云链接下载示例数据集。
数据集处理
- 转换为npz格式：将图像和标签转换为npz格式，以便于模型读取。
- 生成txt文件：生成包含训练和测试数据集文件名的txt文件。
模型训练
- 下载预训练权重：从提供的链接下载预训练权重，并放置在
pretrained_ckpt文件夹中。 - 修改配置文件：根据您的数据集和任务需求，修改
train.py、datasets/dataset_synapse.py和trainer.py文件。 - 运行训练代码：执行
python train.py开始训练模型。
评估与推理
- 评估模型：使用训练好的模型对测试集进行评估，计算分割性能指标。
- 推理：将待推理图像放入指定目录，运行推理脚本进行预测。
参考资料
- 数据集准备和处理步骤参考了CSDN博客文章。
- 模型训练和评估代码参考了SwinUnet官方代码。
通过本资源文件，您可以快速上手使用SwinUnet进行图像分割任务，并根据自己的需求进行调整和优化。