SwinUnet官方代测试数据集

1、修改部分代码
1.1 修改dataset_synapse.py

1.2 修改test.py代码
修改相关参数和文件路径
is_savenii：是否保存预测结果图片
num_classes：预测的目标类别数+1



1.3 修改util.py代码（分两种情况）
第一种情况：保存预测原图，保存的结果是一张灰度图，每个像素的值代表该像素属于哪个类别。例如（0：背景，1：目标1，2：目标2…）,这是一张全黑图。

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().detac