swin-unet迁移学习

### Swin-UNet 迁移学习实现方法 Swin-UNet 是一种基于 Transformer 的 U-Net 架构，适用于医学图像分割任务。其核心在于利用 Swin Transformer 模块来捕获长距离依赖关系和局部细节[^2]。为了进行迁移学习，可以调整预训练模型的权重并微调网络以适应新的数据集。 以下是使用 PyTorch 实现 Swin-UNet 并进行迁移学习的一个示例： #### 1. 安装必要的库 首先安装所需的 Python 库： ```bash pip install torch torchvision timm numpy matplotlib ``` `torchvision` 和 `timm` 提供了加载预训练模型的功能，而 `numpy` 和 `matplotlib` 则用于数据处理和可视化。 --- #### 2. 导入所需模块 导入必要的 Python 模块以及定义 Swin-UNet 所需的基础组件。 ```python import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms, datasets from timm.models.swin_transformer import swin_tiny_patch4_window7_224 as swin_base_model import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` --- #### 3. 加载预训练的 Swin Transformer 模型 这里我们使用 `timm` 中的 Swin Transformer 基础模型作为编码器部分。 ```python class SwinUNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1, pretrained=True): super(SwinUNet, self).__init__() # 使用 pre-trained Swin-T transformer 作为 backbone self.encoder = swin_base_model(pretrained=pretrained) # 替换最后一层全连接层为适合分割任务的输出头 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(768, 512, kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(128, num_classes, kernel_size=1) ) def forward(self, x): features = self.encoder.forward_features(x) # 获取特征图 out = self.decoder(features) # 解码器生成最终预测 return out ``` 此代码片段中，我们将 Swin Transformer 的基础架构用作编码器，并构建了一个简单的解码器路径以完成像素级别的分类任务。 --- #### 4. 数据准备与增强 对于迁移学习而言，通常需要对目标域的数据进行一定的预处理和增强操作。 ```python data_transforms = { 'train': transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 调整到 Swin 输入尺寸 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转 transforms.ToTensor(), # 转换为张量 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化 ]), 'val': transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) } image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(f'data/{x}', data_transforms[x]) for x in ['train', 'val']} dataloaders = {x: DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) for x in ['train', 'val']} device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = SwinUNet(num_classes=1).to(device) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1) ``` --- #### 5. 训练循环 编写一个标准的训练循环来进行迁移学习。 ```python def train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer, scheduler, device, num_epochs=25): best_loss = float('inf') for epoch in range(num_epochs): print(f'Epoch {epoch}/{num_epochs - 1}') print('-' * 10) for phase in ['train', 'val']: if phase == 'train': model.train() else: model.eval() running_loss = 0.0 total_samples = 0 for inputs, masks in dataloaders[phase]: inputs = inputs.to(device) masks = masks.unsqueeze(1).float().to(device) # 将掩膜转换为形状 (B, C, H, W) with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, masks) if phase == 'train': optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() * inputs.size(0) total_samples += inputs.size(0) epoch_loss = running_loss / total_samples print(f'{phase} Loss: {epoch_loss:.4f}') if phase == 'val' and epoch_loss < best_loss: best_loss = epoch_loss torch.save(model.state_dict(), 'best_swin_unet.pth') scheduler.step() print('Training complete.') train_model(model, dataloaders, criterion, optimizer, scheduler, device=device, num_epochs=25) ``` --- #### 6. 结果评估 可以通过绘制验证集上的损失曲线或者计算 IoU 来评估模型性能。 --- ### 注意事项 - **输入分辨率**：确保输入图像大小匹配 Swin Transformer 的默认设置（通常是 $224 \times 224$），如果更改，则需要重新配置窗口大小参数[^1]。 - **冻结/解冻策略**：在初始阶段可考虑仅微调解码器部分，待收敛后再逐步释放更多层参与优化。 - **超参调节**：针对具体应用场景适当调整学习率、批量大小等超参数。