Medical-SAM2项目安装与配置指南

Medical-SAM2项目安装与配置指南

Medical-SAM2 Medical SAM 2: Segment Medical Images As Video Via Segment Anything Model 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Medical-SAM2

1. 项目基础介绍

Medical-SAM2 是一个开源项目，主要用于医学图像的分割任务。该项目通过利用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 框架，实现了对2D和3D医学图像的高效分割。该项目的主要编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

本项目使用的关键技术是 Segment Anything Model 2 (SAM 2)，这是一种先进的分割框架，能够处理多种图像分割任务。此外，项目可能还使用了以下技术和框架：

• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和验证。
• Conda：一个开源的包管理器和环境管理器，用于创建隔离的环境和安装依赖。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python（版本3.12.4）
• Conda（版本23.7.4）
• Git

此外，您需要有一个有效的GitHub账户来克隆和访问项目仓库。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/SuperMedIntel/Medical-SAM2.git
   cd Medical-SAM2
   

2. 创建并激活Conda环境：

   conda env create -f environment.yml
   conda activate medsam2
   

3. 安装依赖： 在激活的环境中，Conda会自动安装所有必需的依赖项。

4. 下载预训练权重： 运行以下脚本来下载SAM2的预训练权重：

   bash download_ckpts.sh
   

5. 准备数据集： 将您要使用的数据集（如REFUGE或BTCV）下载到项目的data文件夹中。如果data文件夹不存在，请创建它。

6. 开始训练： 根据您的数据集类型和需求，运行相应的训练脚本。以下是2D和3D案例的示例命令：

   • 对于2D案例：

     python train_2d.py -net sam2 -exp_name REFUGE_MedSAM2 -vis 1 -sam_ckpt ./checkpoints/sam2_hiera_small.pt -sam_config sam2_hiera_s -image_size 1024 -out_size 1024 -b 4 -val_freq 1 -dataset REFUGE -data_path ./data/REFUGE
     

   • 对于3D案例：

     python train_3d.py -net sam2 -exp_name BTCV_MedSAM2 -sam_ckpt ./checkpoints/sam2_hiera_small.pt -sam_config sam2_hiera_s -image_size 1024 -val_freq 1 -prompt bbox -prompt_freq 2 -dataset btcv -data_path ./data/btcv
     

请确保您根据实际情况调整命令行参数。

以上步骤就是Medical-SAM2项目的详细安装和配置指南。如果您遇到任何问题，可以查看项目的README文件或搜索相关的问题解决方案。

Medical-SAM2 Medical SAM 2: Segment Medical Images As Video Via Segment Anything Model 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/Medical-SAM2