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Swin-Unet模型是U-net中Backbone由CNN换为Swin-Transformer的创新网络结构，其效果优于传统U-net模型。
首先，我们需要审视Swin Unet网络的架构和参数设置。网络的深度、宽度以及所使用的激活函数等参数可能对输出结果有直接影响。若网络参数配置不当，如过拟合或欠拟合，都可能导致细节丢失。此时，建议调整网络结构，优化参数，比如增加网络深度，调整卷积核大小或改变学习率等，以提升模型对细节的捕捉能力。其次...
本文详细介绍了使用Swin-Unet进行自定义数据集训练的全过程。首先，需要在arxiv.org/abs/2105.0553中获取相关论文进行理论学习，同时参考github.com/HuCaoFightin和github.com/Beckschen/Tr获取代码示例。数据准备阶段，从kaggle.com/datasets/nik下载数据集。创建文件目录结构，以便后续操作。生成自己的.npz...
针对智能农业领域的玉米叶片病斑快速准确分割问题，论文提出SE-SWIN UNET模型。该模型融合了通道注意力机制与改进的Swin Transformer模块，通过SENet模块实现全局目标特征的聚焦，突出玉米叶病重要区域，抑制无关背景，提升分割效果。在医学图像领域，优化的UNet架构结合通道注意力，形成SE-RegUNet，旨在精确分割...
这是跑通的分类以及分割源码介绍，大家有需要可以参考一下： 1、 Swin-Transformer分类源码(已跑通) 2、 Swin-Transformer分割源码(已跑通) 3、 Swin-Unet(分割改编)我们假设图片的大小是224×224的，窗口大小是固定的，7×7。这里每个方框都是一个窗口，每个窗口是固定有7×7个patch，但是...
在Synapse和ACDC数据集上，nnFormer均取得了显著的性能提升，特别是在胃部器官（stomach）的分割上，超越了nnUNet与SwinUNet等先前方法。ACDC数据集上的性能提升虽不如Synapse显著，但依然反映出nnFormer的竞争力。结论与启示 通过实验，nnFormer在3D影像分割任务中展示了优异的性能。此外，ablation study结果...
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