QL111111 / Pytorch_Medical_Segmention_Template

This is a pytorch project template about medical segmentation

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Pytorch_Medical_Segmention_Template

本工程文件实现了如下功能:

1.基于Unet的单类分割(Unet参数可变,可根据自己实际情况调整通道缩减倍数(设置feature_scale即可))
2.自动实现n折交叉验证
3.损失函数为Dice+BCE
4.优化器为SGD,ploy学习策略
5.验证指标:Acc,Dice,Jaccard,Sen,Spe
6.自动保存n折的checkpoint文件
7.自动保存n折的tensorboard log日志,支持前后多次实验可视化对比 只需将UNet文件夹复制后重命名为:“UNet_修改内容”即可,在此基础上修改

想用此工程你需要做的:

第一步:

在Dataset文件夹下创建固定格式的数据文件夹(以Linear_lesion数据为例):

─Linear_lesion
├─img
│  ├─f1
│  ├─f2
│  ├─f3
│  ├─f4
│  └─f5
└─mask
    ├─f1
    ├─f2
    ├─f3
    ├─f4
    └─f5

第二步:

根据自己的情况修改Pytorch_Project_template\Linear_lesion_Code\UNet\utils\config.py文件(带*号的是要注意修改的)

第三步:

运行Pytorch_Project_template\Linear_lesion_Code\UNet的train.py文件

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This is a pytorch project template about medical segmentation

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