EGE-UNet 使用指南

EGE-UNet 使用指南

EGE-UNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/EGE-UNet

1. 目录结构及介绍

EGE-UNet 是一个高效的皮肤病变分割模型，基于 U-Net 结构并进行了优化。以下是其代码仓库的主要目录结构及其简要介绍：

• main: 假设主程序入口在此，但根据提供的信息，实际运行命令指向 train.py。
• configs: 包含所有配置文件，用于设置模型训练的具体参数，如学习率、批次大小等。
• data: 通常存放数据预处理脚本或指向数据集的路径，具体数据应放置在 /data/isic17/ 和 /data/isic18/ 中。
• datasets: 数据加载器和相关数据处理逻辑可能存放于此，确保数据以正确格式喂入模型。
• models: 定义模型架构的地方，包括核心的 EGE-UNet 模型结构。
• results: 训练完成后，预测结果和评估指标将保存在这个目录下。
• LICENSE: 许可证文件，声明本项目遵循 Apache-2.0 开源协议。
• README.md: 项目简介，快速入门指南和重要信息汇总。
• engine.py, train.py, utils.py: 分别负责模型训练的核心逻辑，训练脚本以及辅助工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件是 train.py。通过执行这个脚本，你可以开始训练 EGE-UNet 模型。命令行操作如下：

cd EGE-UNet
python train.py

此脚本会依据配置文件中的设定进行模型训练，自动读取数据集，并在训练结束后将模型输出和相关指标保存到指定结果目录。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 configs 目录下，尽管具体的配置文件名未直接提供，它们通常是 .yaml 或 .py 格式，例如 config.yaml 或 default_settings.py。配置文件涵盖了以下关键部分：

• 数据路径 (data_path): 指向 ISIC17 和 ISIC18 数据集的存储位置。
• 模型参数 (model_params): 包括网络结构的细节，如层数、通道数等。
• 训练参数 (training_params): 学习率、批次大小、迭代次数等。
• 优化器选择 (optimizer): 如 Adam、SGD 及其参数。
• 损失函数 (loss_function): 用于训练过程中的损失计算，一般为交叉熵等分割任务常用损失。
• 验证与测试设置 (validation_test_settings): 验证频率、最佳模型保存策略等。

修改这些配置前，请务必仔细阅读文件内的注释，理解各个参数的意义，以保证模型按需训练和评估。

EGE-UNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eg/EGE-UNet