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本項目旨在開發一個基于深度學習的圖像分割模型，專門用于處理醫學或遙感領域的圖像數據（以 TIFF 格式存儲）。通過結合 LeViT（基于 Vision Transformer 的輕量模型）和 U-Net 架構，設計了一個高效的分割模型 LeViT-UNet，用于像素級別的圖像分割任務。項目包含數據預處理、模型訓練、評估和優化流程，適用于小規模數據集的高精度分割需求。

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模型細節

1. 模型架構
   LeViT-UNet 結合了 LeViT 和 U-Net 的優勢：

• LeViT 模塊：LeViT（Lightweight Vision Transformer）是一種高效的視覺變換器，利用自注意力機制捕捉全局上下文信息，相比傳統 CNN 具有更強的特征提取能力，同時保持較低的計算復雜度。
• U-Net 模塊：U-Net 的編碼-解碼結構擅長捕捉局部細節，適用于像素級分割任務。跳躍連接（Skip Connections）保留低層次特征，提升分割精度。
• 融合方式：LeViT 替換 U-Net 的編碼器部分，利用其高效全局建模能力；解碼器仍采用 U-Net 的上采樣結構，結合跳躍連接恢復空間信息。
• 輸入輸出：模型接受 224x224 單通道（灰度）圖像，輸出為同尺寸的分割掩碼（二值化標簽）。

2. 損失函數

• Dice 損失：通過 Dice 系數衡量預測掩碼與真實掩碼的重疊程度，適用于不平衡數據（如醫學圖像分割中前景像素較少）。
• 二元交叉熵（BCE）損失：計算預測概率與真實標簽之間的差異，增強模型對邊界區域的敏感性。
• 組合損失：Dice 損失與 BCE 損失加權組合（1:1），兼顧全局重疊和像素級分類精度。

3. 評價指標

• Dice 系數：衡量預測掩碼與真實掩碼的重疊程度，值越高表示分割效果越好。
• 準確率（Accuracy）：像素級分類的準確率，作為輔助指標。

4. 優化器與超參數

• 優化器：Adam 優化器，初始學習率為 1e-4。
• 批次大小（Batch Size）：8。
• 訓練輪數（Epochs）：可調整，示例中為 1。
• 學習率調度：ReduceLROnPlateau 回調函數，監測驗證集損失，5 個 epoch 無改善時學習率減半，最小為 1e-6。

5. 回調函數

• ModelCheckpoint：保存驗證集 Dice 系數最佳的模型。
• EarlyStopping：監測驗證集損失，10 個 epoch 無改善時提前停止訓練。
• ReduceLROnPlateau：動態調整學習率，避免陷入局部最優。

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創新點

1. LeViT 與 U-Net 的結合：傳統 U-Net 使用 CNN 作為編碼器，缺乏全局建模能力；LeViT 的引入使得模型在全局特征提取和計算效率上更優。
2. 輕量化設計：LeViT 的高效注意力機制減少參數量，適合資源受限環境。
3. 組合損失函數：Dice 損失與 BCE 損失結合，針對不平衡數據優化分割性能。
4. 靈活的數據流水線：自定義數據生成器支持 TIFF 格式，動態預處理（歸一化、調整尺寸），適合多種圖像分割任務。

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數據處理與訓練流程
5. 數據準備

• 數據集：包含圖像和對應標簽（掩碼），均為 TIFF 格式。圖像存儲在 Bdata_resize_single_train 文件夾，標簽存儲在 label_resize_train 文件夾。
• 預處理：
  • 圖像和標簽歸一化至 [0,1]。
  • 確保單通道（灰度），并調整尺寸至 224x224。
  • 數據增強未實現，可擴展（如翻轉、旋轉）。
• 數據集劃分：按 80:20 比例劃分為訓練集和驗證集。

6. 數據加載

• 使用生成器（data_generator）按批次加載數據，避免一次性加載所有數據到內存。
• 每批次包含圖像和對應標簽，支持動態生成。

7. 訓練流程

• 初始化 LeViT-UNet 模型。
• 編譯模型，設置優化器、損失函數和評價指標。
• 使用訓練生成器提供數據，訓練指定輪數。
• 通過回調函數保存最佳模型并動態調整訓練策略。
• 訓練結束后保存最終模型（levit_unet_final.keras）。

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項目應用與擴展
8. 應用場景

• 醫學圖像分割：如細胞分割、腫瘤區域檢測。
• 遙感圖像分析：如土地使用分類、地物分割。
• 工業檢測：缺陷區域分割。

9. 可擴展方向

• 數據增強：增加翻轉、旋轉、縮放等操作，提升模型泛化能力。
• 多模態輸入：支持多通道輸入（如 RGB 或多光譜圖像）。
• 模型優化：引入更多注意力機制（如 CBAM），進一步提升性能。
• 部署：將模型轉換為 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式，用于邊緣設備。

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結論
LeViT-UNet 結合了 Transformer 的全局建模能力和 U-Net 的局部細節捕捉能力，適用于高精度圖像分割任務。通過創新的損失函數設計和高效的數據處理流程，模型在小規模數據集上也能取得較好的分割效果。未來可通過數據增強和模型優化進一步提升性能，適應更復雜的應用場景。