簡介面向醫學圖像處理研究人員和深度學習開發者該資源提供基于transUnet與swinUnet的醫學圖像分割實驗對比項目涵蓋完整模型實現、訓練與推理代碼以及dice系數、IoU、召回率、精確度等評估指標并支持一鍵運行便于快速復現并客觀比較兩種先進分割架構的性能差異。壓縮包內共71個文件以Python源碼、pyc緩存文件為主同時包含模型權重(pth)、配置文件、示例圖片與說明文檔整體體積約98.76MB目錄劃分清晰覆蓋訓練、評估、預測等完整環節可直接基于項目開展二次開發、調參或數據預處理。目前已有344人學習下載適用于希望借助Swin Transformer與U-Net融合思路開展課題研究、構建基準實驗或探索醫學影像分割改進方案的學生與工程師能夠有效減少重復搭建成本更快聚焦算法對比與優化。1. 把 transUnet 和 swinUnet 放進同一套代碼里對比先明確要比什么醫學圖像分割這個方向U-Net 當了將近十年的默認基線transUnet 和 swinUnet 是 Transformer 入場后最有代表性的兩個改造路徑一個把 ViT 嵌入 U-Net 編碼器一個用 Swin Transformer 重寫整個編解碼結構。這個項目把兩個模型的訓練、預測、評估代碼完整拆開放進同一倉庫、同一數據管線和同一指標體系下跑實驗對比。誰的分割精度更高、誰的召回率更穩、顯存占用差多少跑一次就能得到量化結果。適合正在給分割任務選主干網絡的算法工程師以及要復現論文對比實驗的研究生直接拿去改數據集跑。2. 架構差異決定選型transUnet 的混合編碼與 swinUnet 的窗口注意力2.1 TransUnetViT 全局注意力與 CNN 局部特征的耦合transUnet 的出發點很直接純 CNN 編碼器感受野有限純 Transformer 在小規模醫學數據上又容易欠擬合那就把兩者串起來。常見實現里 CNN 分支用 ResNet 前幾個 stage 提取高分辨率淺層特征最后一個 stage 的輸出經過 1x1 卷積投影成 patch embedding再送入 12 層 Transformer encoder 做全局自注意力建模。解碼器仍然是 U-Net 風格的上采樣與跳躍連接這就同時拿到了 CNN 的局部紋理和 Transformer 的長距離依賴。代碼結構上model.py里的 forward 大致是這個形狀class TransUnet(nn.Module): def __init__(self, img_size224, num_classes2): super().__init__() # CNN 分支負責淺層特征Transformer 分支負責全局建模 self.cnn ResNetV2(pretrainedTrue) self.proj nn.Conv2d(1024, 768, kernel_size1) # 通道對齊 self.transformer TransformerEncoder(dim768, depth12, heads12) self.decoder DecoderCUP() def forward(self, x): x1, x2, x3 self.cnn(x) # 三個層次的 CNN 特征 z self.proj(x3) # 轉成 patch embedding z self.transformer(z) # 全局自注意力 out self.decoder(z, [x1, x2, x3]) # 跳躍連接逐層融合 return outself.proj這一步很關鍵它把 ResNet 輸出的 1024 維特征壓縮到 Transformer 能接受的 768 維 embedding 空間depth12直接決定全局建模的深度改小能省顯存但會損失長距離依賴x1、x2、x3三個不同分辨率的 CNN 特征要一路帶到解碼器和 Transformer 輸出做 concat 或 add這樣淺層的邊界細節不會在多次下采樣中丟失。這個設計的成本要想清楚ViT 部分的自注意力計算量隨圖像分辨率近似平方級增長。輸入從 224 提到 512顯存占用會明顯上漲對比實驗里如果兩個模型都用 512 輸入transUnet 的迭代速度通常更慢。小數據場景下Transformer encoder 必須在足夠大的預訓練初始化下才能收斂依賴 ResNet 的 ImageNet 權重幾乎是必要條件。2.2 SwinUnet窗口注意力與對稱編解碼結構SwinUnet 走的是另一條路不保留 CNN 分支編碼器和解碼器全部用 Swin Transformer block 搭建。下采樣靠 patch merging 完成通道數逐層翻倍空間尺寸逐層減半上采樣靠 patch expanding 完成把通道還原回空間分辨率。整體是個對稱結構和 U-Net 的編碼器-解碼器布局一一對應。計算效率的核心在窗口注意力。每個 stage 先把特征圖劃分成固定大小的窗口在窗口內部做自注意力下一個 stage 再把窗口整體平移一個偏移量讓信息在相鄰窗口之間流動。這樣自注意力的計算范圍從全局縮小到窗口內復雜度從像素數的平方降到線性這也是它能在更高分辨率下訓練而不爆顯存的原因。權重文件名swin_tiny_patch4_window7_224.pth已經把關鍵超參寫明白了patch4表示 patch size 是 4window7表示窗口大小是 7x7224是預訓練時的輸入分辨率。文件放在 SwinUnet 目錄下model.py加載時通常只取編碼器部分的權重解碼器是隨機初始化的。兩個模型放在同一倉庫里對比起來很直觀對比維度transUnetswinUnet編碼器構成ResNet ViT 混合純 Swin Transformer注意力類型全局自注意力窗口 移位窗口注意力下采樣方式CNN stride / 池化patch merging上采樣方式轉置卷積 / 雙線性patch expanding依賴的預訓練權重ResNet ImageNet 權重swin_tiny_patch4_window7_224.pth計算量隨分辨率變化近似平方增長近似線性增長代碼目錄TransUnet/SwinUnet/2.3 從權重文件和目錄結構看兩個模型的工程差異兩個文件夾里都各自維護了model.py、dataset.py、train.py、predict.py、evaluate.py或同類文件說明項目刻意把兩套流程做成對稱的。SwinUnet 側多了__init__.py和transforms.py工程上更像一個完整可 import 的包TransUnet 側則明顯是在原版基礎上做了指標擴展摘要里提到加了 recall、precision 等等對應項目里的evaluate.py和confuse_matrix.py原版往往只報告 dice 和 IoU。預訓練權重加載方式也需要分開處理。SwinUnet 直接依賴倉庫里的.pth文件加載時用torch.load(pretrained_path)要注意權重的 key 是否被module.前綴包裹用了 DataParallel 訓練后保存的權重通常需要在加載時 strip 掉這一層。transUnet 側常見做法是走 torchvision 或 timm 加載 ResNet 預訓練權重不用手動下載文件。選型邏輯落到數據上才是真實的如果目標是多器官 CT 這類整體結構強、器官間相對位置固定的任務transUnet 的全局注意力更容易抓住跨器官的空間關系如果是高分辨率輸入、小目標為主的任務swinUnet 的窗口機制在精度和顯存之間更均衡。需要提醒的是本項目是二維分割如果數據本身是三維 CT 序列還要把 3D U-Net 類模型放進對比池二維模型之間的對比結論不能直接平移到三維任務上。3. 數據流轉與訓練腳本把對比實驗的變量先控制住3.1 dataset.py 與 transforms.py成對增強的關鍵細節兩個模型目錄各自維護dataset.py和transforms.py接口必須對齊否則對比實驗的第一個變量就不可控。常見的__getitem__實現是讀取圖像和 mask做尺寸歸一化返回(image, label)張量# dataset.py 中典型的 __getitem__ 實現 def __getitem__(self, idx): img_path, mask_path self.samples[idx] img cv2.imread(img_path) # BGR 圖像 mask cv2.imread(mask_path, 0) # 單通道 mask保留類別索引 img cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img, mask self.transform(img, mask) # 成對增強 img torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float() / 255.0 mask torch.from_numpy(mask).long() return img, mask這里最容易被忽略的是cv2.imread(mask_path, 0)直接按灰度讀入標注文件里的類別索引不會丟transform必須同時作用于 img 和 mask并保證隨機種子一致否則增強后圖像和標注在空間位置上對不上圖像除以 255 是為了統一到預訓練權重習慣的輸入分布。transforms.py里一般組合隨機旋轉、水平翻轉、仿射變換但醫學圖像的增強要克制增強操作適用場景風險水平翻轉CT / MRI 橫斷面破壞左右語義需按器官判斷隨機旋轉 ±15°大多數器官大角度會引入非解剖形態隨機縮放多尺度目標縮放因子過大導致小目標消失亮度 / 對比度擾動MRI、超聲幅度過大會改變組織對比彈性形變小樣本擴充參數過大會使邊界失真注意驗證集和測試集只做 resize 與歸一化絕不能使用隨機增強。如果驗證集也做隨機旋轉評估出來的指標會比真實性能虛高。3.2 train.py 的關鍵參數與損失函數組合train.py 的核心是訓練循環兩個模型共用同一套超參對比才有意義。學習率、batch size、epoch、優化器、損失函數、數據增強都要固定只替換模型本身# train.py 中的核心訓練循環偽代碼 optimizer torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr1e-4, weight_decay1e-4) scheduler torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max200) criterion DiceLoss() nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(200): model.train() for images, masks in train_loader: images, masks images.cuda(), masks.cuda() preds model(images) loss criterion(preds, masks) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 每個 epoch 結束在驗證集上計算 dice 并保存最優lr1e-4是 Transformer 編碼器常見的起點相比純 CNN 的1e-3要小因為自注意力對學習率更敏感DiceLoss() CrossEntropyLoss()組合是為了處理背景占比過大的問題交叉熵提供穩定梯度dice 損失直接把優化目標和評估指標對齊CosineAnnealingLR適合長 epoch 訓練能避免后期學習率過大導致 loss 震蕩。num_workers和pin_memory也值得檢查。醫學圖像切出的 patch 通常不大CPU 預處理可能成為瓶頸我一般把num_workers設為 GPU 卡數的 4 倍左右配合pin_memoryTrue減少 Host 到 Device 的拷貝時間。兩個模型目錄下各有requirements.txt依賴基本一致少了環境差異這個變量對比出來的結果才干凈。3.3 訓練監控、驗證集與模型保存策略train.py 保存權重的方式直接影響后續評估。我建議不只是存最后一個 epoch而是同時保存按驗證集 dice 和按驗證集 IoU 篩選出的最優 checkpoint再留一份最后一次迭代的last.pth。原因在于 dice 和 IoU 雖然正相關但對小目標區域的敏感度不同按不同指標挑出來的模型不一定相同評估階段可以回頭比較。日志至少要記錄每輪的 loss、dice、recall、precision 這四項。只盯 loss 會漏掉關鍵信息loss 緩慢下降不代表分割質量變好可能只是背景類擬合得更好了。訓練集和驗證集的分工也要在腳本層面硬性區分數據增強只作用于訓練集驗證集做確定性變換否則 checkpoint 的篩選標準本身就不可信。4. 評估體系與混淆矩陣dice、IoU、recall、precision 的計算和解讀4.1 四個核心指標在像素級二分類下的定義分割指標本質上都建立在 TP、FP、FN、TN 四個數字上。醫學圖像里背景像素通常占絕大多數準確率在這種不平衡分布下毫無參考價值真正要看的是 dice、IoU、recall、precision。對應代碼可以寫得很短def compute_metrics(pred, label, eps1e-6): tp (pred label).sum() # 預測為正且真實為正 fp (pred ~label).sum() # 預測為正但真實為負 fn (~pred label).sum() # 預測為負但真實為正 dice 2 * tp / (2 * tp fp fn eps) iou tp / (tp fp fn eps) recall tp / (tp fn eps) # 真實正樣本被召回的比例 precision tp / (tp fp eps) # 預測正樣本中真實為正的比例 return dice, iou, recall, precisioneps1e-6是防除零保護當圖像全黑或預測全黑時返回 0 而不是報錯pred和label需要先轉成布爾張量實際工程里通過sigmoid(pred) 0.5得到預測 mask。四個指標的分工要分清楚指標數學含義分割場景下的解讀常見誤讀Dice2TP / (2TPFPFN)分割區域與真實區域的重疊度小目標數值偏低不代表模型完全失敗IoUTP / (TPFPFN)交集與并集之比數值略低于 dice趨勢一致RecallTP / (TPFN)真實病變被檢出的比例不能單看全預測為正會虛高PrecisionTP / (TPFP)預測為病變的像素中真實病變占比閾值上調會升高但 recall 會降4.2 evaluate.py 與 confuse_matrix.py 的配合方式項目里 TransUnet 文件夾中明確出現了evaluate.py和confuse_matrix.pySwinUnet 側也有對應文件。evaluate.py 負責在測試集上輸出整體指標confuse_matrix.py 則輸出類別級別的混淆矩陣。整體 dice 高不等于每個類別都分割得好混淆矩陣能暴露具體問題比如第 2 類區域經常被錯分成第 1 類說明兩類在紋理或灰度分布上過于接近需要增加該類別的 loss 權重。推理評估時model.eval()和torch.no_grad()必須成對出現。加載權重建議用torch.load(..., map_locationcpu)再轉 GPU避免路徑依賴。如果發現預測結果全是一個類別優先檢查三處checkpoint 是否真正加載成功、輸入歸一化方式是否與訓練一致、輸出層是 sigmoid 還是 softmax這三個錯誤在對比實驗中出現頻率最高。4.3 對比實驗結果怎么讀才有工程價值把兩個模型的測試集指標列成一張表真正有信息量的不是均值本身而是差距超過 5 個百分點的類別。通常 transUnet 在目標區域大、邊界清晰、需要全局上下文的類別上占優swinUnet 在高分辨率輸入、小目標的場景下更穩這也是它在多器官分割里常被選作主干的原因。醫學圖像分割的實驗對比結論一定要落到某個類別上為什么差而不是籠統地說哪個網絡更好。指標還可以反過來指導優化方向。如果 swinUnet 的 recall 明顯偏低說明漏檢多常見原因是類別不平衡可以給損失函數加類別權重或在推理時調低二值化閾值如果 precision 偏低說明誤檢多優先級應該放在后處理而不是繼續調模型。評估指標的作用是定位模型的短板不只是用來比勝負。5. 預測與推理predict.py 的輸入輸出、滑動窗口與后處理5.1 單張圖像推理的標準化流程predict.py 做的事情是把訓練好的 checkpoint 和一張測試圖像變成最終的分割 mask。目錄里的 predict.py 和 README 放在一起說明訓練和預測是兩條獨立流程。單張推理的代碼很短但邊界條件不少# predict.py 單張圖像推理偽代碼 def predict_single(model, img, device): model.eval() img img.unsqueeze(0).to(device) # [1, C, H, W] with torch.no_grad(): logits model(img) # [1, num_classes, H, W] pred torch.argmax(logits, dim1) # [1, H, W]類別索引 return pred.squeeze(0).cpu().numpy()unsqueeze(0)是把單張圖像補成 batch 大小為 1argmax(dim1)在類別維度上取最大響應輸出直接是類別索引如果模型是二分類 sigmoid 輸出這里要改成(sigmoid(logits) 0.5)。推理時務必確認模型處于 eval 模式否則 dropout 和 batch norm 的行為會改變預測結果。5.2 滑動窗口重疊推理與拼接測試圖像分辨率如果大于訓練輸入尺寸直接 resize 會損失小目標細節更穩妥的做法是切 patch 推理再拼回原圖。stride取 patch size 的一半讓相鄰 patch 有 50% 重疊重疊區域取概率均值能有效消除拼接接縫處的偽影stride patch_size // 2 # 50% 重疊 for y in range(0, H - patch_size 1, stride): for x in range(0, W - patch_size 1, stride): patch img[y:ypatch_size, x:xpatch_size] prob, _ model_infer(patch) # 返回類概率 acc[y:ypatch_size, x:xpatch_size] prob cnt[y:ypatch_size, x:xpatch_size] 1 result acc / np.maximum(cnt, 1)cnt矩陣記錄每個像素被多少次預測覆蓋最后做歸一化np.maximum(cnt, 1)防止邊緣像素沒有被任何 patch 覆蓋導致除零。重疊比例增大可以換來更平滑的邊界但推理時間會線性增加。工程上如果時間緊張可以先對整圖做一次小 scale 的快速推理再對置信度處于閾值附近的區域做二次精細推理而不是所有區域都跑滑動窗口。5.3 閾值選擇與連通域后處理模型輸出的概率圖變成二值 mask 時閾值不一定要固定在 0.5。目標區域小且模型預測偏保守時把閾值下調到 0.3 到 0.4 能在不顯著抬升 FP 的情況下提升 recall生產環境對誤檢容忍度低時可以上調閾值。比較穩妥的做法是在驗證集上以 0.05 為步長掃描 0.3 到 0.7 之間的閾值選出 dice 最高或根據業務需求選 recall 與 precision 最均衡的那個值。predict.py 如果帶了后處理通常是去掉面積過小的連通域。把預測 mask 中小于 N 個像素的連通域剔除或者只保留面積最大的 K 個區域對消除背景噪聲點很有效。N 的取值取決于圖像分辨率一般從 20 到 50 開始試分辨率越高 N 越大。這類后處理只改變預測 mask不改變模型權重可以在評估階段反復調參不需要重新訓練。6. 復現這個實驗的完整順序與高頻踩坑點6.1 環境、權重與數據路徑對齊拿到項目后第一步不是跑 train.py而是先確認環境。兩個目錄各自有 requirements.txt建議建獨立虛擬環境再安裝。裝完后先用一條命令驗證 GPU 是否真的可用python -c import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())如果返回cuda.is_available()為 False后面所有訓練都會落到 CPU 上速度差出兩個量級而且報錯方式很隱晦。SwinUnet 側要確認swin_tiny_patch4_window7_224.pth和model.py的路徑關系transUnet 側則確認 ResNet 預訓練權重能否正常下載。數據路徑建議在 dataset.py 里改成絕對路徑或軟鏈接避免兩個模型目錄之間路徑不一致影響讀取。6.2 三個最常見的實驗事故現象常見原因處理方式訓練 loss 在降驗證 dice 不漲過擬合到背景類檢查類別權重增強正則提前停predict 輸出全黑或全白checkpoint 路徑錯誤或歸一化不一致打印預測概率最大值確認加載邏輯兩個模型指標差距小于 1 個點只在均值上比較按類別拆開看 recall找差異來源醫學圖像分割的實驗對比結論不能建立在單次運行上。數據量允許時跑兩次取均值或做 k 折交叉驗證否則 dice 的一兩個點波動完全可能被隨機種子翻轉。內置的confuse_matrix.py和 README 把驗證路徑都留好了先從一個 epoch、小輸入尺寸跑通完整流程再拉到正式配置出指標。這個順序能最快定位到問題是在模型還是在工程流程。本文還有配套的精品資源點擊獲取