终极rPPG开源框架：如何快速搭建远程光体积描记法基准测试系统 🚀
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rpp/rppg Remote Biosensing（rPPG）是一个功能强大的开源框架，专为远程光体积描记法（rPPG）和无创血压测量（CNIBP）技术提供公平评估的基准测试平台。基于PyTorch构建，支持多种深度学习模型和传统算法，帮助研究人员快速实现、评估和对比各类生理信号检测方案。
📚 核心功能与架构概览
rPPG框架通过模块化设计实现了完整的生理信号处理流程，主要包含以下核心模块：
🔍 模型库与算法支持
框架内置了30+种rPPG模型实现，涵盖深度学习与传统方法：
- 深度学习模型：DeepPhys、PhysNet、EfficientPhys、PhysFormer等
- 传统算法：GREEN、CHROM、PBV、POS等
- 模型源码路径：nets/models/
图1：不同rPPG模型在各类数据集上的性能对比（MAE/RMSE指标）
📊 数据集支持与预处理
已集成25+公开rPPG数据集接口，包括：
- PURE（2014）、UBFC-rppg（2018）、MMPD（2023）等主流数据集
- 自动预处理模块：preprocessing/
- 数据加载器：dataset_loader.py
图2：rPPG数据集样本分布可视化（含AHA血压分类）
⚡ 快速上手指南
一键安装步骤
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/rpp/rppg
cd rpp/rppg
# 环境配置（Anaconda）
conda env create -f rppg.yaml
conda activate rppg
# 或使用Docker
docker build -t rppg_docker_test .
docker run -it rppg_docker_test /bin/bash
最快模型测试方法
框架提供即开即用的示例脚本，位于examples/rppg/：
# 运行PhysNet模型在UBFC数据集上的测试
python examples/rppg/physnet_ubfc_ubfc.py
# 运行EfficientPhys模型
python examples/rppg/efficientphys_ubfc_ubfc.py
⚙️ 配置文件详解
配置系统采用YAML格式，支持灵活的参数调整，核心配置文件路径：rppg.yaml
示例配置：
data_path: "data/raw" # 原始数据路径
output_path: "data/processed" # 处理后数据输出路径
algorithm: "GREEN" # 使用的rPPG算法
sampling_rate: 30 # 采样率(Hz)
window_size: 300 # 窗口大小(ms)
高级配置模块：rppg/configs/，支持模型超参数、训练策略等精细化调整。
📈 性能评估与可视化
框架内置完整的评估工具链，自动生成多种性能指标和可视化结果：
核心评估指标
- MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）
- Pearson相关系数、MAPE（平均绝对百分比误差）
- 评估脚本：temp_hr_eval.py
图3：rPPG模型预测与真实PPG信号对比（含脉搏波特征点标记）
训练监控工具
- 损失曲线生成：utils/visualization/loss_graph/
- 实时指标跟踪：支持TensorBoard和WandB集成
🤝 如何贡献与扩展
新增模型步骤
- 在nets/models/目录下创建模型文件
- 实现标准接口（forward方法、损失计算等）
- 添加数据集配置：rppg/configs/
- 提交PR至框架仓库
社区支持
📝 学术引用与许可证
如果使用本框架发表研究，请引用：
@misc{kim2023remote,
title={Remote Bio-Sensing: Open Source Benchmark Framework for Fair Evaluation of rPPG},
author={Dae Yeol Kim and Eunsu Goh and KwangKee Lee},
year={2023},
eprint={2307.12644},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={eess.IV}
}
本项目采用MIT许可证，详情参见LICENSE。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
