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做网站用什么软件好,做好的网站模板怎么修改,安康企业网站定制,怎么做网页版手机版网站Python 深度学习代码调试#xff0c;图像分割代码调试#xff0c;图像分割代码 1、2D医学图像分割项目#xff0c;调试主流2D深度学习网络CNN#xff08;U-Net、CE-Net、R2U-Net、CPFNet、KiU-Net等等#xff09;#xff0c;Transformer#xff08;Swin-Transformer、Sw…Python 深度学习代码调试图像分割代码调试图像分割代码 1、2D医学图像分割项目调试主流2D深度学习网络CNNU-Net、CE-Net、R2U-Net、CPFNet、KiU-Net等等TransformerSwin-Transformer、Swin-Unet、BAT、PVT等等。 2、记录Tensorboard曲线、日志文档、生成热力图、输出预测图像、记录各指标结果等。 3、数据格式转换、数据批量重命名、数据增强、改变图像尺寸等。深夜两点半的实验室咖啡机第N次发出空转的嗡鸣。盯着屏幕上那个0.65的Dice系数我第17次把鼠标移到终止训练按钮上。医学图像分割这玩意儿调起模型来就像在ICU里调呼吸机参数——手抖一下全盘皆输。当U-Net开始摆烂刚入行时总觉得U-Net是万金油直到遇见那个肝脏CT数据集。原版U-Net的val_loss死活不降把contracting path的卷积核换成3x31x1组合才算活过来class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv nn.Sequential( nn.Conv2d(in_ch, out_ch, 3, padding1), nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_ch, out_ch, 1), # 1x1卷积收尾 nn.BatchNorm2d(out_ch), nn.ReLU() )这招对边缘模糊的病灶区域特管用但显存直接炸了2G。后来发现把中间层的channel数从64改成48Dice系数才跌0.02显存占用立减25%。果然医学图像里信息密度没那么高别学自然图像那套通道数翻倍套路。Transformer的显存刺客不信邪试了把Swin-Unet刚跑完第一个epoch就被OOM打脸。祭出梯度检查点大法from torch.utils.checkpoint import checkpoint class SwinBlock(nn.Module): def forward(self, x): return checkpoint(self._forward, x) # 分段存中间结果 def _forward(self, x): ...配合16bit精度训练总算能在24G显存的3090上跑起512x512的输入。不过要注意最后三个epoch必须切回32位精度否则验证指标会迷之抖动这坑我填了三个通宵。玄学可视化指南Tensorboard的PR曲线能救命——某次训练acc稳步上升mIoU却卡着不动。打开PR曲线一看模型把所有难样本都标记成背景了writer.add_pr_curve(tumor_vs_background, labels, predictions, 0)热力图生成别直接用CAM医学图像需要更精细的响应图。这里有个魔改版def generate_heatmap(model, img): features model.backbone(img) # 提取最后一层特征 weights model.classifier[0].weight # 分类头权重 return torch.einsum(nkwh,kc-ncwh, features, weights).squeeze()这法子能把不同深度的特征响应可视化用来检查模型是不是盯着伪影区域瞎猜特好使。数据操作的暗黑艺术处理DICOM文件时踩过最大的坑——窗宽窗位调整必须放在数据增强前# 错误示范先做旋转再调窗宽 augmented rotate(dcm_array, 45) scaled (augmented - window_center) / window_width 0.5 # 正确姿势先处理像素值再做空间变换 scaled (dcm_array - window_center) / window_width 0.5 augmented rotate(scaled, 45)批量重命名别用os.rename试试这个并行处理套路from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor() as executor: futures [] for i, path in enumerate(glob(data/*.dcm)): futures.append(executor.submit(os.rename, path, fprocessed/{i:04d}.dcm)) [f.result() for f in futures]凌晨四点的月光斜照在显示器上当预测结果终于和医生标注的轮廓重合时握鼠标的手竟然有点发抖。医学AI这事儿吧有时候觉得在修巴别塔但每调通一个模型就像在无数生命的长河里投下一颗小石子——谁知道哪圈涟漪能救回一个凌晨挂急诊的病人呢