非侵入式血压估计深度学习项目教程

非侵入式血压估计深度学习项目教程

non-invasive-bp-estimation-using-deep-learningAssessment of non-invasive blood pressure prediction from PPG and rPPG signals using deep learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning

项目目录结构及介绍

non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── checkpoints/
│   └── architectures/
├── notebooks/
├── scripts/
├── config/
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放数据集的目录，包括原始数据（raw/）和处理后的数据（processed/）。
• models/: 存放模型文件的目录，包括训练好的模型检查点（checkpoints/）和模型架构定义（architectures/）。
• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据分析和模型测试。
• scripts/: 存放用于数据处理、模型训练和评估的脚本。
• config/: 存放配置文件，用于设置项目参数。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于scripts/目录下，用于启动数据处理、模型训练和评估等任务。以下是一个示例启动文件：

# scripts/train.py
import argparse
from config.config import load_config
from models.trainer import Trainer

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train a deep learning model for non-invasive BP estimation.")
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the configuration file.")
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    trainer = Trainer(config)
    trainer.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

• train.py: 用于启动模型训练的脚本，通过命令行参数指定配置文件路径。

项目的配置文件介绍

配置文件通常位于config/目录下，用于设置项目的各种参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。以下是一个示例配置文件：

# config/default.yaml
data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  name: "resnet"
  input_size: 224
  num_classes: 1

training:
  batch_size: 32
  epochs: 50
  learning_rate: 0.001

• default.yaml: 默认配置文件，包含数据路径、模型名称、输入大小、类别数、批量大小、训练轮数和学习率等参数。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用该项目。希望这份教程对您有所帮助！

non-invasive-bp-estimation-using-deep-learningAssessment of non-invasive blood pressure prediction from PPG and rPPG signals using deep learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning