HiFuse

このリポジトリはHiFuse: Hierarchical Multi-Scale Feature Fusion Network for Medical Image Classificationの公式実装です。 著者: 霍翔左, 孙刚, 田胜伟, 王岩, 于龙, 龙军, 张文东, 李傲伦。 コードをお楽しみいただき、より素晴らしい成果を生み出す便利さを見つけてください！

概要

HFF ブロック

HiFuseの可視化検査

実行方法

• 必要条件:
• python3
• pytorch 1.10
• torchvision 0.11.1
• トレーニング:
• 必要な画像を準備し、カテゴリごとに保存、トレーニング画像フォルダと検証画像フォルダをそれぞれ設定
• python train.py を実行
• トレーニングの再開:
• python train.py の中の parser.add_argument('--RESUME', type=bool, default=True) を変更
• python train.py を実行
• テスト:
• python test.py を実行

TensorBoard

tensorboard --logdir runs --port 6006 を実行してトレーニングの進行状況を表示

参考文献

このリポジトリの一部コードは以下から借用しています:

• Swin Transformer
• ConvNeXt
• WZMIAOMIAO

引用文献

もし本論文やコードがお役に立てましたら、以下の文献を引用していただけると幸いです：

@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 ---