Swin-Unet是一种基于Swin Transformer的深度学习网络模型，主要应用于图像分割任务。Swin Transformer是Transformer架构在计算机视觉领域的一个创新应用，由Liu等人于2021年提出。它通过引入窗口内的自注意力机制，解决了传统Transformer全局自注意力计算复杂度高的问题，同时保持了对长程依赖的捕捉能力。
Swin Transformer的核心是层次化的结构，分为多个阶段，每个阶段由多个Swin Transformer块组成。这些块内部包含两个主要部分：窗口自注意力层（Window-based Multi-Head Self-Attention, W-MSA）和多层感知机（MLP）。W-MSA在每个窗口内进行自注意力计算，降低了计算复杂度，同时通过移窗策略连接相邻窗口，实现了跨窗口的信息交换。MLP则负责非线性变换，增强特征表达。
Swin-Unet是Swin Transformer与经典Unet结构的结合，继承了Unet的对称双路径设计，用于处理像素级预测任务，如语义分割。Unet的特点是其上下采样和上采样路径，能够有效地结合粗略的全局信息和精细的局部细节，从而在图像分割任务中表现出色。Swin-Unet将Swin Transformer模块集成到Unet的每个跳跃连接中，提高了模型的表示能力和分割精度。
预训练模型“swin-tiny-patch-window7-224.pth”是Swin-Unet网络在大规模数据集上训练得到的权重，其中"swin-tiny"表示这是一个轻量级的模型配置，适合资源有限的环境；"patch-window7"指的是模型使用了7x7的窗口大小进行注意力计算；"224"则代表输入图像的尺寸为224x224像素。这个预训练模型可以被用于初始化自己的Swin-Unet网络，然后在特定任务的微调上使用，以提高模型对新任务的适应性和性能。
在实际应用中，使用Swin-Unet进行图像分割时，首先需要加载这个预训练模型的权重，然后根据目标任务调整网络结构，例如改变输出通道的数量以匹配类别数。接着，用目标数据集进行微调，优化器通常选择Adam或SGD，学习率会采用余弦退火或步进衰减策略。在训练过程中，可以通过监控验证集的表现来调整超参数，以达到最佳性能。
Swin-Unet模型结合了Transformer的全局信息处理能力和Unet的高效特征融合，尤其适用于需要精确像素级预测的任务，如医疗影像分析、遥感图像处理等。而“swin-tiny-patch-window7-224.pth”预训练模型则为研究人员和开发者提供了一个强大的起点，帮助他们更快地在相关领域实现高性能的解决方案。
2025-04-03 21:06:18
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基于tensorflow，python的unet，resnet, pspnet应用，包含数据集。是一个不错的入门项目。可将数据集换成自己的数据集就可以训练了。
2022-03-23 19:40:56
25.02MB
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设计神经网络的一般步骤：
1. 设计框架
2. 设计骨干网络
Unet网络设计的步骤：
1. 设计Unet网络工厂模式
2. 设计编解码结构
3. 设计卷积模块
4. unet实例模块
Unet网络最重要的特征：
1. 编解码结构。
2. 解码结构，比FCN更加完善，采用连接方式。
3. 本质是一个框架，编码部分可以使用很多图像分类网络。
示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
class Unet(nn.Module):
#初始化参数：Encoder,Decoder,bridge
#bridge默认值为无，如果有参数传入，则用该参数替换None
2021-10-24 15:41:39
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Unet的网络结构：
根据该结构，用Pytorch实现Unet：
# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import torch.utils.data as Data
seed =
2021-09-17 14:21:49
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采用Keras实现Unet网络，对人像进行分割，实现对视频或图像中的人物进行分割并提取。
已经包含一个训练好的模型，下载后按照教程即可进行测试。
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MTk0MDM5NA==&mid=2247483713&idx=1&sn=7608fe21c5b583e381f004ded0750b5f&chksm=fdbea484cac92d92e635f76736ced8e7aa014d658d65863d6d81e69b2b5e592f51d798d16c86&token=1548829728&lang=zh_CN#rd
2021-06-16 15:17:44
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