Swin-Unet PyTorch 代码仓库

简介

本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了Swin Transformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验。

内容

• Swin-Unet模型实现：包含了Swin-Unet模型的完整PyTorch实现代码。
• 训练脚本：提供了用于训练Swin-Unet模型的脚本，支持自定义数据集。
• 评估脚本：提供了用于评估模型性能的脚本，可以计算分割结果的指标。
• 示例数据：包含了一些示例数据，方便用户快速测试模型。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo/swin-unet-pytorch.git
   cd swin-unet-pytorch
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 训练模型：

   python train.py --data_path /path/to/your/data --output_path /path/to/save/model
   

4. 评估模型：

   python evaluate.py --model_path /path/to/saved/model --data_path /path/to/test/data
   

贡献

欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有任何改进或新的功能，请提交Pull Request或Issue。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

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希望这个仓库能帮助您在图像分割任务中取得更好的效果！