ECG_UNet 使用指南

最新推荐文章于 2025-06-08 22:05:35 发布

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ECG_UNet 使用指南

ECG_UNet A demo on ECG semantic segmentation using U-Net 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ECG_UNet

1. 项目目录结构及介绍

ECG_UNet
├── data                   # 数据处理相关脚本和配置
│   ├── preprocess.py      # 数据预处理脚本
│   └── dataset.py         # 自定义数据集类
├── models                 # 模型架构文件
│   └── unet_ecg.py        # 基于UNet的ECG模型定义
├── utils                  # 辅助函数集合
│   ├── metrics.py         # 评估指标计算
│   └── trainer.py         # 训练和测试的主要逻辑
├── requirements.txt       # 项目依赖库列表
├── config.yaml            # 配置文件，用于设置训练参数等
└── main.py                # 项目入口，启动训练或测试的脚本

说明：

data 目录包含了所有与数据处理相关的代码，包括数据预处理 (preprocess.py) 和自定义数据加载器 (dataset.py)。
models 下的 unet_ecg.py 包含了特定为ECG信号设计的UNet模型结构。
utils 目录提供了多个实用工具，如模型训练和评估所需的辅助函数。
requirements.txt 列出了运行项目所需的所有第三方库。
config.yaml 是配置文件，允许用户自定义训练设置，如批次大小、学习率等。
main.py 作为程序的主入口点，用户可以通过修改此文件中的命令来执行训练或测试。

2. 项目的启动文件介绍

主要入口：`main.py`

在main.py中，你可以找到用于启动训练或验证循环的逻辑。这个文件通常包含以下关键部分：

读取配置：从config.yaml中加载设置，这些设置指导模型训练的各个方面。
构建模型：根据配置初始化UNet模型。
准备数据：调用数据处理脚本，加载并准备训练和验证数据集。
训练过程：定义训练循环，包括损失计算、优化器步骤和可能的日志记录。
评估模型（可选）：训练完成后，在测试集上评估模型性能。

启动项目时，通过调整main.py内的命令行参数或配置文件内容，可以定制化你的训练流程。

3. 项目的配置文件介绍

配置示例：`config.yaml`

配置文件是键值对的形式，允许用户无需更改代码即可调整实验参数。一个典型的config.yaml可能包含以下内容：

model:
  name: 'ECG_UNet'
train:
  batch_size: 32
  epochs: 100
  learning_rate: 0.001
  save_interval: 10
data:
  train_path: './data/train'
  val_path: './data/validation'

说明：