【swinUnet官方代码测试自己的数据集（已训练完毕）】

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---------Start

首先参考上一篇的训练过程，因为测试需要用到训练获得的权重。

1、检查相关文件

1.1 检查test_vol.txt的内容是否是测试用的npz文件名称

测试集的npz文件

1.2 检查模型权重文件

2、修改部分代码

2.1 修改dataset_synapse.py

            slice_name = self.sample_list[idx].strip('\n')
            data_path = os.path.join(self.data_dir, slice_name+'.npz')
            data = np.load(data_path)
            image, label = data['image'], data['label']#改，numpy转tensor
            image = torch.from_numpy(image.astype(np.float32))
            image = image.permute(2,0,1)
            label = torch.from_numpy(label.astype(np.float32))

2.2 修改test.py代码

修改相关参数和文件路径
is_savenii：是否保存预测结果图片
num_classes：预测的目标类别数+1

cfg：swinUnet网络结构配置文件
test_save_dir：保存预测结果文件夹

num_classes：预测的目标类别数+1

自定义权重路径

2.3 修改util.py代码（分两种情况）

第一种情况：保存预测原图，保存的结果是一张灰度图，每个像素的值代表该像素属于哪个类别。例如（0：背景，1：目标1，2：目标2…）,这是一张全黑图。

deftest_single_volume(image, label, net, classes, patch_size=[256,256], test_save_path=None,case=None, z_spacing=1):
    image, label = image.squeeze(0).cpu().detach().numpy(), label.squeeze(0).cpu().detach().numpy()
    _, x, y = image.shape

    # 缩放图像符合网络输入大小224x224if x != patch_size[0]or y != patch_size[1]:
        image = zoom(image,(1, patch_size[0]/ x, patch_size[1]/ y), order=3)input= torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).float().cuda()
    net.eval()with torch.no_grad():
        out = torch.argmax(torch.softmax(net(input), dim=1), dim=1).squeeze(0)
        out = out.cpu().detach().numpy()# 缩放预测结果图像同原始图像大小if x != patch_size[0]or y != patch_size[1]:
            prediction = zoom(out,(x / patch_size[0], y / patch_size[1]), order=0)else:
            prediction = out
    metric_list =[]for i inrange(1, classes):
        metric_list.append(calculate_metric_percase(prediction == i, label == i))if test_save_path isnotNone:#保存预测结果
        prediction = Image.fromarray(np.uint8(prediction)).convert('L')
        prediction.save(test_save_path +'/'+case+'.png')return metric_list

第二种情况：保存可见图像，将不同类别映射成不同的颜色。只需要将上面代码的if test_save_path is not None:里面的内容替换成下面的代码即可。

#将不同类别区域呈彩色展示#2分类 背景为黑色，类别1为绿色if test_save_path isnotNone:
        a1 = copy.deepcopy(prediction)
        a2 = copy.deepcopy(prediction)
        a3 = copy.deepcopy(prediction)#r通道
        a1[a1 ==1]=0#g通道
        a2[a2 ==1]=255#b通道
        a3[a3 ==1]=0
        a1 = Image.fromarray(np.uint8(a1)).convert('L')
        a2 = Image.fromarray(np.uint8(a2)).convert('L')
        a3 = Image.fromarray(np.uint8(a3)).convert('L')
        prediction = Image.merge('RGB',[a1, a2, a3])
        prediction.save(test_save_path+'/'+case+'.png')

至此，设置完毕，右键run运行，若控制台出现下面的结果，则表示运行正确，我这里的权重只训练了一个epoch，所以预测的都是0。

3、查看预测结果

查看日志文件

查看预测结果图

总结： swinUnet主要由swin_transform模块构成，数据量太少的时候训练效果很差，跟TransUnet不能比。由于仅文字表述某些操作存在局限性，故只能简略描述，有任何疑问可下方留言评论或私信，回复不及还望见谅，感激不尽！