HiFuse

本仓库为HiFuse: 医学图像分类的层次多尺度特征融合网络的官方实现 作者：霍向左，孙刚，田胜伟，王岩，余龙，龙军，张文东，李奥伦。 欢迎使用代码，助力您创作更多精彩成果！

概述

HFF 模块

HiFuse 可视化检验

运行

• 环境要求：
• python3
• pytorch 1.10
• torchvision 0.11.1
• 训练：
• 准备所需图像并按类别存放，分别建立训练图像文件夹和验证图像文件夹
• 运行 python train.py
• 继续训练：
• 修改 python train.py 中的 parser.add_argument('--RESUME', type=bool, default=True)
• 运行 python train.py
• 测试：
• 运行 python test.py

TensorBoard

运行 tensorboard --logdir runs --port 6006 以查看训练进度

参考

本仓库部分代码借鉴自：

• Swin Transformer
• ConvNeXt
• WZMIAOMIAO

引用

如果您觉得我们的论文/代码有帮助，请考虑引用：

@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}
}

Star History

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