Pseudo Label Contrastive Training 项目教程

Pseudo Label Contrastive Training 项目教程

pseudo_label_contrastive_training Code for Pseudo label based contrastive learning joint training approach 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/pseudo_label_contrastive_training

项目介绍

Pseudo Label Contrastive Training 是一个用于半监督医学图像分割的开源项目。该项目基于伪标签和对比学习的联合训练方法，旨在通过有限的标注数据实现高质量的图像分割。项目的主要贡献在于提出了一种局部对比损失，结合伪标签的自训练方法，能够在仅有少量标注数据的情况下，达到与全监督方法相媲美的分割性能。

项目快速启动

1. 克隆项目仓库

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/krishnabits001/pseudo_label_contrastive_training.git

2. 安装依赖

进入项目目录并安装所需的Python包：

cd pseudo_label_contrastive_training
pip install -r requirements.txt

3. 下载数据集

项目支持多个医学图像数据集，例如ACDC Cardiac数据集、Medical Decathlon Prostate数据集和MMWHS Cardiac数据集。以下是下载ACDC Cardiac数据集的示例：

# 下载ACDC Cardiac数据集
wget https://www.creatis.insa-lyon.fr/Challenge/acdc/database/training.zip
unzip training.zip

4. 训练模型

使用以下命令启动训练过程：

# 使用2个训练样本和配置c1训练ACDC数据集
bash train_model/pseudo_lbl_rand_init.sh tr2 c1 acdc

应用案例和最佳实践

应用案例

该项目在多个医学图像分割任务中展示了其有效性，特别是在心脏MRI图像分割中表现出色。通过对比学习的方法，模型能够更好地捕捉图像中的局部特征，从而提高分割精度。

最佳实践

1. 数据预处理：在训练前，确保图像和标签对已经过N4偏置校正和重采样处理。
2. 模型选择：根据任务需求选择合适的模型架构，如U-Net或V-Net。
3. 超参数调优：通过交叉验证调整学习率、批量大小等超参数，以获得最佳性能。

典型生态项目

1. MONAI：一个专为医学成像领域设计的深度学习框架，提供了丰富的工具和模型，与本项目结合使用可以进一步提升医学图像分析的效率。
2. PyTorch Lightning：一个轻量级的PyTorch扩展，简化了深度学习模型的训练和验证过程，适合在本项目的训练流程中使用。
3. SimpleITK：一个用于医学图像处理的库，提供了图像读取、预处理等功能，是本项目数据预处理阶段的重要工具。

通过以上步骤，您可以快速上手并应用Pseudo Label Contrastive Training项目，实现高效的医学图像分割。

pseudo_label_contrastive_training Code for Pseudo label based contrastive learning joint training approach 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/pseudo_label_contrastive_training