VesselSeg-Pytorch 项目使用教程

VesselSeg-Pytorch 项目使用教程

VesselSeg-PytorchRetinal vessel segmentation toolkit based on pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/VesselSeg-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

VesselSeg-Pytorch 项目的目录结构如下：

VesselSeg-Pytorch
├── config.py          # 配置信息
├── lib                # 功能库
│   ├── common.py
│   ├── dataset.py     # 加载训练数据的 Dataset 类
│   ├── datasetV2.py   # 低内存加载训练数据的 Dataset 类
│   ├── extract_patches.py  # 提取训练和测试样本
│   ├── help_functions.py
│   ├── __init__.py
│   ├── logger.py      # 创建日志
│   ├── losses
│   ├── metrics.py     # 评估指标
│   └── pre_processing.py  # 数据预处理
├── models             # 所有模型创建在此文件夹
│   ├── denseunet.py
│   ├── __init__.py
│   ├── LadderNet.py
│   ├── nn
│   └── UNetFamily.py
├── prepare_dataset    # 准备数据集（组织数据集的图像路径）
│   ├── chasedb1.py
│   ├── data_path_list  # 数据集的图像路径
│   ├── drive.py
│   └── ...
├── test.py            # 测试文件
├── train.py           # 训练文件
└── ...

2. 项目的启动文件介绍

训练文件 train.py

train.py 是用于启动模型训练的文件。它包含了模型训练的所有逻辑，包括数据加载、模型初始化、训练循环、损失计算和优化等。

测试文件 test.py

test.py 是用于启动模型测试的文件。它加载训练好的模型，对测试集进行预测，并计算性能指标。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件 config.py

config.py 包含了项目的所有配置信息，如数据集路径、模型参数、训练参数等。用户可以通过修改此文件来调整项目的运行配置。

例如，可以通过以下命令行参数来修改配置：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python test.py --save UNet_vessel_seg

上述命令会加载 /experiments/UNet_vessel_seg 目录下的 best_model.pth 文件，并在测试集上进行性能测试，测试结果会保存在同一目录下。

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以上是 VesselSeg-Pytorch 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

VesselSeg-PytorchRetinal vessel segmentation toolkit based on pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/VesselSeg-Pytorch