nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题
阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。
Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然而,卷积的局部性限制了模型对全局语义信息和长程依赖的建模能力。为此,Swin-Unet创新性地引入分层Swin Transformer作为核心模块,利用移位窗口机制实现局部到全局的自注意力计算,从而有效捕获上下文特征。编码器通过块合并层逐步下采样并扩展特征维度,而对称的解码器则采用专门设计的块扩展层进行上采样,避免传统插值或转置卷积操作,同时通过跳跃连接融合编码器多尺度特征以恢复空间细节。实验表明,该方法在Synapse多器官CT数据集和ACDC心脏MRI数据集上均取得领先性能,尤其在边缘精度(Hausdorff距离)上显著优于现有CNN及混合架构模型。
Swin-Unet论文:arxiv
Swin-Unet官方代码:点此查看
本文目录
- 一 准备工作
- 1. 生成nnUNetPlans.json文件
- 二 修改
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