swin-unet跑自己的数据

### 使用Swin-UNet模型训练自定义数据集 #### 准备环境和依赖项 为了成功部署和训练Swin-UNet模型，需确保开发环境中安装了必要的库。推荐基于Python 3.6及以上版本，并配置PyTorch框架及其相关工具包。 ```bash pip install torch==1.7.0 torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu110 pip install timm einops addict opencv-python scikit-image tensorboardX ``` #### 数据预处理与增强 针对特定应用场景的数据集准备至关重要。考虑到实际操作中可能遇到的不同规模图片文件，在加载前应统一调整其尺寸至适合模型输入的要求（即224×224），同时利用随机翻转、旋转等方式扩充样本数量以提升泛化能力[^1]。 对于医学影像这类特殊领域内的图像资料，还需注意遵循行业标准进行规范化处理，比如去除噪声干扰、标准化灰度分布等措施来优化输入质量[^3]。 #### 构建数据管道 构建高效稳定的数据读取流程能够有效加速迭代过程。下面给出一段简单的代码片段展示如何创建适用于Swin-UNet架构的`Dataset`类： ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import os from PIL import Image import numpy as np class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, image_dir, mask_dir, transform=None): self.image_paths = sorted([os.path.join(image_dir, fname) for fname in os.listdir(image_dir)]) self.mask_paths = sorted([os.path.join(mask_dir, fname) for fname in os.listdir(mask_dir)]) self.transform = transform def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): img_path = self.image_paths[idx] mask_path = self.mask_paths[idx] image = np.array(Image.open(img_path).convert("RGB")) mask = np.array(Image.open(mask_path).convert("L"), dtype=np.float32) if self.transform is not None: augmentations = self.transform(image=image, mask=mask) image = augmentations["image"] mask = augmentations["mask"] return image, mask ``` 此部分实现了基本功能，可根据具体需求进一步扩展或修改。 #### 加载预训练权重并微调 初始化网络结构时可以考虑采用已在大型公开数据集上预先训练好的参数作为起点，这有助于加快收敛速度并改善最终效果。特别是当目标任务资源有限的情况下，迁移学习策略显得尤为重要。 ```python import torch.nn as nn from models.swin_unet import SwinUnet # 假设swin_unet是你保存Swin-Unet实现的位置 model = SwinUnet(config, img_size=args.img_size, num_classes=num_classes).cuda() pretrained_dict = torch.load(pretrain_ckpt_map['imagenet']) if 'model' in pretrained_dict: pretrained_dict = pretrained_dict['model'] model_dict = model.state_dict() # 过滤掉不匹配的部分 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict) print("[INFO] Successfully loaded imagenet-pretrained weights.") ``` 以上脚本展示了怎样从给定路径加载ImageNet上的预训练权值，并将其适配到当前实例化的Swin-UNet对象之上。 #### 训练循环设计 最后一步便是搭建完整的训练逻辑，包括但不限于损失函数的选择、优化器设定以及评估指标监控等方面的工作。这里提供了一个简化版的例子供参考： ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device=device) optimizer = optim.AdamW(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay) for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, start=0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].long().unsqueeze(1).to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'[Epoch {epoch + 1}] Loss: {running_loss / (i + 1)}') ``` 这段程序建立了基础的学习周期控制机制，通过遍历整个批次完成一轮更新后输出平均损耗情况以便观察进展趋势。