TransUNet模型复现资源文件介绍
本仓库提供了一个用于复现TransUNet模型的资源文件。TransUNet是一种结合了Transformer和U-Net结构的深度学习模型，特别适用于医学图像分割任务。该模型结合了Transformer的全局上下文理解能力和U-Net的局部特征提取能力，能够有效提高图像分割的精度。
资源文件内容
- 预训练模型参数：包含Google预训练的ViT模型参数，用于模型的初始化。
- 数据集：提供了一个用于训练和测试的数据集，确保复现过程的一致性。
- 环境配置：详细的环境配置说明，包括所需的Python版本和依赖包。
- 训练和测试代码：提供了
train.py和test.py脚本，方便用户进行模型的训练和测试。
使用说明
- 下载代码：从本仓库下载代码文件并解压。
- 配置环境：按照提供的说明配置Python环境和安装所需的依赖包。
- 下载预训练模型参数：从提供的链接下载预训练模型参数，并放置在指定目录。
- 下载数据集：下载数据集并配置数据路径。
- 运行训练代码：执行
train.py进行模型训练。 - 运行测试代码：训练完成后，执行
test.py进行模型测试。
注意事项
- 确保所有文件路径正确配置，特别是预训练模型参数和数据集的路径。
- 如果遇到环境配置问题，建议参考相关博客或文档进行解决。
- 在运行代码时，注意检查是否有报错信息，并根据提示进行调整。
通过本资源文件，您可以顺利复现TransUNet模型，并应用于您的医学图像分割任务中。