ST-Unet：基于SwinTransformer、ResNet和U-Net的语义分割网络实现
项目简介
本仓库提供了一个简洁明了的ST-Unet实现方案，该网络融合了强大的SwinTransformer、高效的ResNet以及经典的U-Net结构，专为语义分割任务设计。相比原论文提供的复杂且问题重重的源码，这个版本经过优化与重构，旨在为初学者和开发者提供一个更易于理解与上手的起点。通过本项目，您可以快速地进行语义分割实验，并深入了解如何结合不同的神经网络架构以提升分割性能。
主要特点
- 结构清晰：清晰地整合SwinTransformer的分层窗口注意力机制与ResNet的高效特征提取能力，嵌入U-Net的跳跃连接，以强化上下文信息。
- 错误修复与文档补充：解决了原始实现中的多种错误，并补充了缺失的部分，确保项目可顺利运行。
- 新手友好：详细的注释和说明，帮助语义分割领域的新人更快掌握高级网络架构的实现细节。
- 环境配置指导：附带简明的环境搭建指南，减少环境配置过程中的困扰。
技术栈
- 深度学习框架：PyTorch（建议最新稳定版）
- 主要模型组件：
- SwinTransformer：一种基于窗口注意力的多尺度Transformer结构。
- ResNet：提供深层特征提取，增强模型的表达力。
- U-Net：经典语义分割架构，擅长保持输入与输出的空间对应关系。
快速上手
- 安装依赖：确保已安装PyTorch及相关库，可通过
requirements.txt安装其他必要依赖。 - 数据准备：根据项目说明准备或转换您的训练和验证数据集至合适格式。
- 运行代码：修改配置文件中的路径和参数，启动训练脚本开始实验。
- 评估与测试：利用训练好的模型对未知数据进行预测并评估性能。
注意事项
- 在开始之前，请务必检查你的GPU资源是否满足深度学习的计算需求。
- 鼓励贡献代码和提出建议，共同完善项目。
结论
本仓库致力于降低语义分割研究的入门门槛，通过分享此ST-Unet实现，希望能激发更多人的兴趣，促进学术与应用的进一步发展。欢迎所有对语义分割感兴趣的开发者和研究人员探索、实验并提出宝贵意见。
加入我们，一起在语义分割的世界里探索无限可能！