基于LevitUnet的超声图像分割
完整项目包获取：点击文末名片
本项目旨在开发一个基于深度学习的图像分割模型，专门用于处理医学或遥感领域的图像数据（以 TIFF 格式存储）。通过结合 LeViT（基于 Vision Transformer 的轻量模型）和 U-Net 架构，设计了一个高效的分割模型 LeViT-UNet，用于像素级别的图像分割任务。项目包含数据预处理、模型训练、评估和优化流程，适用于小规模数据集的高精度分割需求。
模型细节
- 模型架构
LeViT-UNet 结合了 LeViT 和 U-Net 的优势：
- LeViT 模块：LeViT（Lightweight Vision Transformer）是一种高效的视觉变换器，利用自注意力机制捕捉全局上下文信息，相比传统 CNN 具有更强的特征提取能力，同时保持较低的计算复杂度。
- U-Net 模块：U-Net 的编码-解码结构擅长捕捉局部细节，适用于像素级分割任务。跳跃连接（Skip Connections）保留低层次特征，提升分割精度。
- 融合方式：LeViT 替换 U-Net 的编码器部分，利用其高效全局建模能力；解码器仍采用 U-Net 的上采样结构，结合跳跃连接恢复空间信息。
- 输入输出：模型接受 224x224 单通道（灰度）图像，输出为同尺寸的分割掩码（二值化标签）。
- 损失函数
- Dice 损失：通过 Dice 系数衡量预测掩码与真实掩码的重叠程度，适用于不平衡数据（如医学图像分割中前景像素较少）。
- 二元交叉熵（BCE）损失：计算预测概率与真实标签之间的差异，增强模型对边界区域的敏感性。
- 组合损失：Dice 损失与 BCE 损失加权组合（1:1），兼顾全局重叠和像素级分类精度。
- 评价指标
- Dice 系数：衡量预测掩码与真实掩码的重叠程度，值越高表示分割效果越好。
- 准确率（Accuracy）：像素级分类的准确率，作为辅助指标。
- 优化器与超参数
- 优化器：Adam 优化器，初始学习率为 1e-4。
- 批次大小（Batch Size）：8。
- 训练轮数（Epochs）：可调整，示例中为 1。
- 学习率调度：ReduceLROnPlateau 回调函数，监测验证集损失，5 个 epoch 无改善时学习率减半，最小为 1e-6。
- 回调函数
- ModelCheckpoint：保存验证集 Dice 系数最佳的模型。
- EarlyStopping：监测验证集损失，10 个 epoch 无改善时提前停止训练。
- ReduceLROnPlateau：动态调整学习率，避免陷入局部最优。
创新点
- LeViT 与 U-Net 的结合：传统 U-Net 使用 CNN 作为编码器，缺乏全局建模能力；LeViT 的引入使得模型在全局特征提取和计算效率上更优。
- 轻量化设计：LeViT 的高效注意力机制减少参数量，适合资源受限环境。
- 组合损失函数：Dice 损失与 BCE 损失结合，针对不平衡数据优化分割性能。
- 灵活的数据流水线：自定义数据生成器支持 TIFF 格式，动态预处理（归一化、调整尺寸），适合多种图像分割任务。
数据处理与训练流程
5. 数据准备
- 数据集：包含图像和对应标签（掩码），均为 TIFF 格式。图像存储在 Bdata_resize_single_train 文件夹，标签存储在 label_resize_train 文件夹。
- 预处理：
- 图像和标签归一化至 [0,1]。
- 确保单通道（灰度），并调整尺寸至 224x224。
- 数据增强未实现，可扩展（如翻转、旋转）。
- 数据集划分：按 80:20 比例划分为训练集和验证集。
- 数据加载
- 使用生成器（data_generator）按批次加载数据，避免一次性加载所有数据到内存。
- 每批次包含图像和对应标签，支持动态生成。
- 训练流程
- 初始化 LeViT-UNet 模型。
- 编译模型，设置优化器、损失函数和评价指标。
- 使用训练生成器提供数据，训练指定轮数。
- 通过回调函数保存最佳模型并动态调整训练策略。
- 训练结束后保存最终模型（levit_unet_final.keras）。
项目应用与扩展
8. 应用场景
- 医学图像分割：如细胞分割、肿瘤区域检测。
- 遥感图像分析：如土地使用分类、地物分割。
- 工业检测：缺陷区域分割。
- 可扩展方向
- 数据增强：增加翻转、旋转、缩放等操作，提升模型泛化能力。
- 多模态输入：支持多通道输入（如 RGB 或多光谱图像）。
- 模型优化：引入更多注意力机制（如 CBAM），进一步提升性能。
- 部署：将模型转换为 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式，用于边缘设备。
结论
LeViT-UNet 结合了 Transformer 的全局建模能力和 U-Net 的局部细节捕捉能力，适用于高精度图像分割任务。通过创新的损失函数设计和高效的数据处理流程，模型在小规模数据集上也能取得较好的分割效果。未来可通过数据增强和模型优化进一步提升性能，适应更复杂的应用场景。