HiFuse

Ce dépôt est l’implémentation officielle de HiFuse : Réseau de Fusion Hiérarchique Multi-Échelle pour la Classification d’Images Médicales Auteurs : Xiangzuo Huo, Gang Sun, Shengwei Tian, Yan Wang, Long Yu, Jun Long, Wendong Zhang et Aolun Li. Profitez du code et trouvez sa commodité pour produire des travaux encore plus impressionnants !

Vue d’ensemble

Bloc HFF

Inspection Visuelle de HiFuse

Exécution

• Prérequis :
• python3
• pytorch 1.10
• torchvision 0.11.1
• Entraînement :
• Préparez les images requises et rangez-les par catégories, configurez les dossiers d’images d’entraînement et de validation respectivement
• Lancez python train.py
• Reprendre l’entraînement :
• Modifiez parser.add_argument('--RESUME', type=bool, default=True) dans python train.py
• Lancez python train.py
• Test :
• Lancez python test.py

TensorBoard

Lancez tensorboard --logdir runs --port 6006 pour visualiser la progression de l’entraînement

Références

Certains codes de ce dépôt sont empruntés à :

• Swin Transformer
• ConvNeXt
• WZMIAOMIAO

Citation

Si vous trouvez que notre article/code est utile, veuillez envisager de le citer :

@article{huo2024hifuse,
  title={HiFuse: Hierarchical multi-scale feature fusion network for medical image classification},
  author={Huo, Xiangzuo and Sun, Gang and Tian, Shengwei and Wang, Yan and Yu, Long and Long, Jun and Zhang, Wendong and Li, Aolun},
  journal={Biomedical Signal Processing and Control},
  volume={87},
  pages={105534},
  year={2024},
  publisher={Elsevier}
}
@article{huo2025mm,
  title={MM-HiFuse: multi-modal multi-task hierarchical feature fusion for esophagus cancer staging and differentiation classification},
  author={Huo, Xiangzuo and Tian, Shengwei and Yu, Long and Zhang, Wendong and Li, Aolun and Yang, Qimeng and Song, Jinmiao},
  journal={Complex \& Intelligent Systems},
  volume={11},
  number={1},
  pages={1--12},
  year={2025},
  publisher={Springer}
}

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--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-05-19 ---