Vision Transformer在Hyper-Kvasir数据集上的病灶图像分类

详细介绍了网络模型、数据集的使用、网络训练过程中的预处理技术、训练过程的细节以及预测方法。文档还提供了使用train.py和predict.py脚本进行模型训练和预测的步骤，以及如何自定义数据集的说明。" 知识点如下： 1. Vision Transformer（ViT）模型：ViT是一种基于Transformer架构的模型，最初设计用于自然语言处理领域。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT将图像分割成小块（patches），并将这些小块进行线性嵌入，然后通过Transformer进行处理。ViT模型通过自注意力机制实现了图像的全局信息交互，展现出在图像分类、目标检测等计算机视觉任务中的潜力。 2. Hyper-Kvasir数据集：该数据集包含28种不同类型的病灶图像，包括息肉、染色提息肉等。这些图像可用于训练深度学习模型，以帮助医学专业人员检测和识别病理特征。数据集通常被分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的性能。 3. 预处理技术：在深度学习中，数据预处理是提高模型性能的关键步骤。预处理通常包括随机裁剪和中心裁剪，这些技术有助于模型学习到图像的不同尺度特征。随机裁剪可以在训练时增加数据的多样性，而中心裁剪则确保图像的重要部分被模型捕捉。 4. 预训练权重和模型收敛：预训练权重指的是模型在大规模数据集上预先训练好的参数。在训练新模型时，引入预训练权重可以加速模型收敛，并提高模型在特定任务上的性能。由于Transformer网络训练需要大量的计算资源，使用预训练权重可以显著减少训练时间。 5. train.py脚本：该脚本负责自动化地执行模型训练任务。它能够生成数据集类别的json文件，自动记录训练集和测试集的loss和accuracy，并将这些数据绘制成曲线图保存至run_results文件内。此外，训练过程还会计算混淆矩阵、召回率、特异度和F1分数，帮助评估模型性能。 6. predict.py脚本：该脚本用于对图像进行预测。用户仅需要将待预测的图像放入指定的inference文件夹下，predict.py将自动处理文件夹内的所有图像，并在原图的左上角标注出预测概率最高的三个类别及其概率。 7. 训练自定义数据集：对于想要使用自己的数据集进行训练的用户，文档中提到了一个README文件，该文件应包含如何准备和使用自定义数据集的详细指南。 8. 参考链接：文档末尾提供了一个其他网络的参考资料链接，该链接可能指向一个博客或网站，提供了其他类型的网络或模型的说明和使用方法。 以上内容涵盖了从ViT模型的基本概念，到使用特定数据集进行图像分类的完整流程。此外，还包括了如何使用给定的代码脚本来自动化模型训练和预测的关键步骤，以及如何根据自己的需求进行调整和扩展。这些知识点对于希望深入理解和应用Transformer网络进行图像分类的读者来说是极具价值的。