TransUnet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，这是测试过程，需要用到训练过程的权重。

1. TransUnet训练完毕之后，会生成权重文件（默认保存位置如下），snapshot_path为保存权重的路径。

在这里插入图片描述
权重文件

2. 修改test.py文件

调整数据集路径。
在这里插入图片描述
训练和测试时的图像设置相同大小，并设置主干模型的名称同训练时一致。

配置数据集相关信息。
在这里插入图片描述
手动添加权重。

3. 设置DataLoader

设置DataLoader中参数num_workers=0。
在这里插入图片描述

4. 修改utils.py文件

替换utils.py中的test_single_volume函数，原网络输出的是0,1,2,3,4像素的图片，分别代表5个类别，直接显示均呈黑色。对此，我们通过像素调整，使每个类别呈现不同的颜色。

def test_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.shapeif x != patch_size[0] or y != patch_size[1]:#缩放图像符合网络输入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()if x != patch_size[0] or y != patch_size[1]:#缩放图像至原始大小prediction = zoom(out, (x / patch_size[0], y / patch_size[1]), order=0)else:prediction = outmetric_list = []for i in range(1, classes):metric_list.append(calculate_metric_percase(prediction == i, label == i))if test_save_path is not None:a1 = copy.deepcopy(prediction)a2 = copy.deepcopy(prediction)a3 = copy.deepcopy(prediction)a1[a1 == 1] = 255a1[a1 == 2] = 0a1[a1 == 3] = 255a1[a1 == 4] = 20a2[a2 == 1] = 255a2[a2 == 2] = 255a2[a2 == 3] = 0a2[a2 == 4] = 10a3[a3 == 1] = 255a3[a3 == 2] = 77a3[a3 == 3] = 0a3[a3 == 4] = 120a1 = 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')return metric_list

**方便小伙伴理解这部分代码，特意做了个图，a1,a2,a3分别代表RGB三个通道，开始它们的值通过deepcopy函数直接赋值，故三者的值都是一样的。
这里拿类别1举例：a1[a12]=0代表R通道中输出结果为2的赋值0，
a2[a22]=255代表G通道中输出结果为2的赋值255，
a3[a3==2]=77代表B通道中输出结果为2的赋值77，(0,255,77)对应就是绿色，类别2就是绿色（轮子）。
然后通过Image.merge(‘RGB’, [a1, a2, a3])函数合并三个通道，此时prediction就成了三通道彩色图。

在这里插入图片描述