RFNet是一个深度学习模型,用于医学图像分割任务。下面是目录中各个文件的功能说明:
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data文件夹:包含数据处理相关的文件。
- init.py:一个空文件,用于标识该文件夹是一个Python包。
- data_utils.py:包含一些用于数据处理的实用函数。
- datasets.py:定义了数据集的类,用于加载和处理训练和测试数据。
- datasets_nii.py:包含处理.nii格式数据的类。
- rand.py:包含生成随机数的函数。
- sampler.py:定义了数据采样器,用于从数据集中获取样本。
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pertrain文件夹:包含预训练的模型文件。
- model_last_brast2020.pth:预训练模型文件。
- model_last_brats2015.pth:预训练模型文件。
- model_last_brats2018_split1.pth:预训练模型文件。
- model_last_brats2018_split2.pth:预训练模型文件。
- model_last_brats2018_split3.pth:预训练模型文件。
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utils文件夹:包含一些实用工具和脚本文件。
- layers.py:定义了一些自定义的神经网络层。
- miccai.sh:一个Shell脚本文件,可能是用于运行训练或测试的脚本。
- miccai2020.log:日志文件,可能包含训练或测试过程中的输出和记录。
- models_miccai.py:定义了RFNet模型的网络结构。
- piex_contrast_loss.py:定义了自定义的损失函数。
- predict.py:用于进行图像分割预测的脚本。
- train_miccai.py:用于进行模型训练的脚本。
配置shell脚本。
查询pythonname
which python3
查询cudapath
whereis cuda
models_miccai.py
总体:
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定义了一个名为Encoder的类,用于实现编码器部分的网络结构。编码器由四个阶段组成,每个阶段包含三个卷积层。输入经过不同阶段的卷积层后,输出特征图。编码器的作用是逐渐提取图像特征。
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定义了一个名为Decoder_sep的类,用于实现解码器部分的网络结构。解码器采用分离的方式进行解码,即对每个输入通道单独进行解码操作。解码器的结构与编码器相反,使用反卷积和上采样操作将特征图恢复到原始输入图像的尺寸,并最终生成预测结果。
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定义了一个名为Decoder_fuse的类,用于实现解码器部分的网络结构。解码器采用融合的方式进行解码,即对不同输入通道的特征图进行融合后再进行解码操作。解码器利用区域感知的模态融合和渐进的融合机制,通过多层次的融合生成预测结果。
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定义了一个名为Model的类,用于组合编码器和解码器,构成完整的网络模型。模型包括四个通道的编码器和两个解码器(分离解码器和融合解码器)。模型的前向传播过程中,将输入图像的不同通道分别送入对应的编码器,然后将编码器的输出作为解码器的输入,生成最终的预测结果。
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在模型的初始化过程中,设置了一些参数和初始化权重的操作。
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模型的前向传播过程中,根据是否训练的标志位,选择使用分离解码器还是融合解码器生成预测结果。如果训练模式下,还会返回其他中间结果,如分离解码器的预测结果和权重、融合解码器的权重等。
Encoder
#9 basic_dims = 16是什么?
basic_dims
是一个表示基本维度或基本通道数的变量,其值为16。它用于定义卷积神经网络中的通道数(通道数在卷积神经网络中是指特征图中的特征通道数量,用于表示不同的特征信息),控制特征图的深度和模型的复杂度。
#12 调用super(Encoder, self).__init__()的目的是什么?
通过调用super().__init__()
,可以确保在创建Encoder
实例时,父类的构造函数被调用,从而初始化必要的属性和状态。
这里是为了调用父类nn.Module
的构造函数,通过继承nn.Module
,Encoder
类获得了许多用于构建神经网络模型的方法和属性,例如参数管理、前向传播等。通过将Encoder
类定义为nn.Module
的子类,可以方便地使用PyTorch提供的功能,构建和管理神经网络模型。
#18 stride=2是什么?
stride=2
是卷积操作中的一个参数,用于指定卷积核在输入数据上的滑动步长。
在卷积操作中,卷积核会在输入数据上进行滑动,每次滑动的步长由stride
参数决定。常见的步长设置为1,表示卷积核每次滑动1个像素;而stride=2
表示卷积核每次滑动2个像素,即跳过一个像素进行下一次卷积。
使用stride=2
的卷积操作可以减小输出特征图的尺寸,因为卷积核每次滑动的步长增大了。这在一些情况下可以起到下采样的效果,即通过减小特征图尺寸来提取更加抽象的特征。
#14 - #28 这些卷积层的作用是构建编码器的不同层级,通过多次卷积和池化操作逐渐提取输入数据的抽象特征。每个卷积层之后都有一个使用反射填充的卷积操作,用于增加网络的非线性能力。
#30 - #41 在forward
方法中,将输入数据依次传递给这些卷积层,得到相应的特征表示输出。具体的过程是,将输入数据x
分别传递给e1_c1
、e1_c2
和e1_c3
,然后将输出与e1_c2
的输出相加。接着,将得到的结果作为输入传递给下一层的卷积层,依次进行类似的操作,直到得到最后一层的特征表示。
Decoder_sep
#49 上采样层参数详解
self.d3
的作用是对输入特征图进行上采样操作,将其空间尺寸放大两倍。上采样后的特征图将用于后续的卷积操作,以恢复空间细节和特征的分辨率。
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scale_factor=2
:指定了上采样的尺度因子。在这种情况下,输入特征图的空间尺寸将会放大两倍。例如,如果输入特征图的尺寸为 (H, W, D),那么经过上采样后的输出特征图的尺寸将变为 (2H, 2W, 2D)。 -
mode='trilinear'
:指定了上采样的插值模式。在这里,使用了trilinear
插值,它适用于三维数据,对于每个通道在三个维度上进行线性插值,以生成新的像素值。这种插值方法能够保持相对较好的空间一致性。 -
align_corners=True
:指定是否将原始图像的角点与新图像的角点对齐。当align_corners=True
时,上采样操作会保持输入和输出图像的角点对齐,这有助于避免图像拉伸或扭曲。这在处理像素级任务时通常是希望的设置。
#52 卷积层参数详解
self.d3_out
是一个包含 1x1x1 卷积核的卷积层,用于将输入特征图的通道数从 basic_dims*4
调整为 basic_dims*4
,输出的特征图保持与输入特征图相同的空间尺寸。该层的作用是进行通道数的调整和特征的变换。
-
in_channels=basic_dims*4
:指定输入特征图的通道数,即卷积操作的输入通道数。 -
out_channels=basic_dims*4
:指定输出特征图的通道数,即卷积操作的输出通道数。 -
k_size=1
:指定卷积核的大小。在这种情况下,卷积核的大小为 1x1x1,表示沿着三个维度的空间大小都为 1。 -
padding=0
:指定卷积操作的填充大小。在这里,填充大小为 0,表示不进行填充操作。 -
pad_type='reflect'
:指定填充的类型。使用反射填充(reflect padding)意味着在边界上使用镜像反射的方式进行填充。
#64 解释该卷积层的目的
self.seg_layer
是一个1x1x1的卷积层,将最后一组卷积层的输出特征图映射到num_cls
个通道,即最终的分割结果的通道数。
#65 这是一个softmax层,用于对分割结果进行归一化,使每个通道的值在0到1之间,并且所有通道的和为1。
#70 将 de_x4
和输入张量 x3
在通道维度上进行拼接,dim
参数用于指定在哪个维度上进行张量的拼接操作。在这种情况下,dim=1
表示在通道维度上进行拼接。
Decoder_fuse
Model
当给定输入数据x
和掩码mask
时,该代码段实现了前向传播函数forward
。下面是逐行分析的解释:
-
提取不同层的特征:
- 通过
self.flair_encoder
对x
的第一个通道进行编码,得到flair_x1, flair_x2, flair_x3, flair_x4
四个特征。 - 通过
self.t1ce_encoder
对x
的第二个通道进行编码,得到t1ce_x1, t1ce_x2, t1ce_x3, t1ce_x4
四个特征。 - 通过
self.t1_encoder
对x
的第三个通道进行编码,得到t1_x1, t1_x2, t1_x3, t1_x4
四个特征。 - 通过
self.t2_encoder
对x
的第四个通道进行编码,得到t2_x1, t2_x2, t2_x3, t2_x4
四个特征。
- 通过
-
将特征进行堆叠:
- 使用
torch.stack
函数将不同通道的特征进行堆叠,得到x1, x2, x3, x4
四个张量。每个张量的维度为Bx4xCxHWZ
,其中B
是批量大小,C
是通道数,H, W, Z
是空间维度。
- 使用
-
调用
self.decoder_fuse
进行融合解码:- 将
x1, x2, x3, x4
作为输入,以及掩码mask
,调用self.decoder_fuse
进行融合解码,得到融合预测fuse_pred
、部件级预测prm_preds
和融合预测的logitsfuse_logits
。
- 将
-
如果处于训练模式:
- 进一步使用
self.decoder_sep
对每个编码器的特征进行单独解码,得到各个部件的预测flair_pred, t1ce_pred, t1_pred, t2_pred
和logitst1ce_logits, t1_logits, t2_logits
。 - 返回融合预测、部件预测、部件级预测和各项中间结果。
- 进一步使用
-
如果不处于训练模式:
- 仅返回融合预测结果。
#178 if self.is_training:是什么意思
self.is_training
是一个布尔值,用于表示当前模型是否处于训练模式。这个条件判断语句 if self.is_training:
是用来检查当前模型是否处于训练模式。
在训练模式下,模型通常会执行额外的操作,如计算损失、更新参数等。因此,当 self.is_training
为 True
时,表示模型处于训练模式,接下来的代码块将会执行。
而在非训练模式(如测试或推断)下,模型通常只需要生成预测结果,而不需要执行训练相关的操作。因此,如果 self.is_training
为 False
,则相应的训练模式下的代码块将被跳过。
通常,self.is_training
的值由用户在使用模型时进行设置,以指示模型所处的模式。
data
Datasets_nii.py
(287条消息) os.path.join()用法_os.path.join()函数用法_MclarenSenna的博客-CSDN博客
标签:卷积,self,RFNet,学习,特征,解码器,模型,通道 From: https://www.cnblogs.com/yonuyeung/p/17497867.html