HiFuse

이 저장소는 HiFuse: Hierarchical Multi-Scale Feature Fusion Network for Medical Image Classification의 공식 구현체입니다. 저자: Xiangzuo Huo, Gang Sun, Shengwei Tian, Yan Wang, Long Yu, Jun Long, Wendong Zhang, Aolun Li. 코드를 즐기시고 더 멋진 작업을 만드는데 편리함을 느껴보세요!

개요

HFF 블록

HiFuse 시각적 검사

실행

• 요구 사항:
• python3
• pytorch 1.10
• torchvision 0.11.1
• 훈련:
• 필요한 이미지들을 준비하고 카테고리별로 저장, 훈련 이미지 폴더와 검증 이미지 폴더를 각각 설정
• python train.py 실행
• 훈련 재개:
• python train.py에서 parser.add_argument('--RESUME', type=bool, default=True) 수정
• python train.py 실행
• 테스트:
• python test.py 실행

TensorBoard

훈련 진행 상황을 보려면 tensorboard --logdir runs --port 6006 실행

참고

이 저장소의 일부 코드는 다음에서 차용하였습니다:

• Swin Transformer
• ConvNeXt
• WZMIAOMIAO

인용

본 논문/코드가 도움이 되었다면, 인용해 주시기 바랍니다:

@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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