# X_SSL_Net

当前仓库的 active 主线是 2D 超声图像全监督分割，核心模型为 `XNet2d`。

当前实现应理解为：

```text
CNN-Wavelet-VMamba encoder + plain U-Net skip decoder + segmentation head
```

其中：

1. encoder 使用 `XTEB2d`，融合 local、wavelet 和 VMamba-style `SS2D` 三个分支。
2. decoder 已不再使用历史版本中的 diagonal guide / X-shaped guide path，而是普通 U-Net 同尺度 skip 融合。
3. 2D 卷积主路径默认使用 `GroupNorm`，以适配大小 batch 都可能出现的分割训练场景。
4. decoder 可选启用 `frequency refine`。
5. 训练主链通过 `tools/run_optimized_supervised.sh` 或 `python tools/train.py --config ...` 启动。

建议先阅读以下文档：

1. [docs/README.md](docs/README.md)
2. [docs/method/XNet_method.md](docs/method/XNet_method.md)
3. [docs/training/当前项目详解与纯文本架构流程图.md](docs/training/当前项目详解与纯文本架构流程图.md)