Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection 项目教程

Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection 项目教程

Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection A curated list of awesome ultrasound standard/diagnostic plane detection/localization/localisation/extraction/classification/selection/identification/recognition. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection

1. 项目目录结构及介绍

Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection/
├── code/
│   ├── DCNN-MF-SP/
│   │   └── main.py
│   ├── SonoNet/
│   ├── ITN/
│   ├── AG-SonoNet/
│   └── AgentSPL/
├── data/
│   └── FETAL_PLANES_DB/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构说明

• code/: 包含项目的代码文件夹，其中包含了多个子文件夹，每个子文件夹对应一个特定的算法或模型实现。

  • DCNN-MF-SP/: 包含深度卷积神经网络（DCNN）的实现代码。
  • SonoNet/: 包含SonoNet模型的实现代码。
  • ITN/: 包含迭代变换网络（ITN）的实现代码。
  • AG-SonoNet/: 包含注意力门控网络（AG-SonoNet）的实现代码。
  • AgentSPL/: 包含AgentSPL模型的实现代码。

• data/: 包含项目使用的数据集，例如 FETAL_PLANES_DB 数据集。

• .gitignore: Git 忽略文件，用于指定哪些文件或目录不需要被 Git 跟踪。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件，通常为 MIT 许可证。

• README.md: 项目的说明文档，包含项目的介绍、使用方法、贡献指南等信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 code/ 目录下的各个子文件夹中。以下是一些主要的启动文件：

code/DCNN-MF-SP/main.py

这是深度卷积神经网络（DCNN）的启动文件。该文件包含了模型的训练和测试代码。

# 示例代码片段
import tensorflow as tf
from models import DCNNModel

def main():
    # 加载数据
    data = load_data()
    
    # 初始化模型
    model = DCNNModel()
    
    # 训练模型
    model.train(data)
    
    # 测试模型
    model.test(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

code/SonoNet/main.py

这是 SonoNet 模型的启动文件。该文件包含了 SonoNet 模型的训练和测试代码。

# 示例代码片段
import torch
from models import SonoNetModel

def main():
    # 加载数据
    data = load_data()
    
    # 初始化模型
    model = SonoNetModel()
    
    # 训练模型
    model.train(data)
    
    # 测试模型
    model.test(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但通常会在启动文件中包含一些配置参数，例如数据路径、模型超参数等。以下是一个示例：

code/DCNN-MF-SP/main.py 中的配置参数

# 示例配置参数
DATA_PATH = "data/FETAL_PLANES_DB"
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 10
LEARNING_RATE = 0.001

这些配置参数可以在启动文件中进行修改，以适应不同的训练需求。

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通过以上内容，您可以了解 Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection 项目的基本结构、启动文件和配置参数。希望这份教程对您有所帮助！

Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection A curated list of awesome ultrasound standard/diagnostic plane detection/localization/localisation/extraction/classification/selection/identification/recognition. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Ultrasound-Standard-Plane-Detection