EGE-UNet 项目常见问题解决方案

EGE-UNet 项目常见问题解决方案

1. 项目基础介绍和主要编程语言

EGE-UNet 是一个用于皮肤病变分割的高效组增强 UNet 模型，该项目在第26届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议（MICCAI2023）上被接受为常规论文。该项目的主要编程语言是 Python，并且依赖于 PyTorch 和 TorchVision 等深度学习框架。

2. 新手在使用项目时需要特别注意的3个问题及详细解决步骤

问题1：环境配置问题

问题描述：新手在配置项目运行环境时，可能会遇到 Python 版本不兼容、依赖库安装失败等问题。

解决步骤：

1. 检查 Python 版本：确保使用 Python 3.8 版本。可以通过命令 python --version 或 python3 --version 来检查。
2. 安装依赖库：使用 pip install -r requirements.txt 命令安装项目所需的依赖库。如果安装失败，可以尝试使用 pip install --upgrade pip 更新 pip 后再试。
3. 使用虚拟环境：建议使用虚拟环境（如 venv 或 conda）来隔离项目依赖，避免与其他项目冲突。

问题2：数据集准备问题

问题描述：新手在准备数据集时，可能会遇到数据集路径错误、文件格式不匹配等问题。

解决步骤：

1. 下载数据集：从提供的链接（如 Baidu 或 GoogleDrive）下载 ISIC17 和 ISIC18 数据集。
2. 放置数据集：将下载的数据集放置在 ./data/isic17/ 和 ./data/isic18/ 目录下。确保文件夹结构如下：

   ./data/isic17/
   ├── train/
   │   ├── images/
   │   └── masks/
   └── val/
       ├── images/
       └── masks/
   

3. 检查文件格式：确保图像和掩码文件格式为 .png，并且文件名一一对应。

问题3：训练过程中出现错误

问题描述：新手在运行训练脚本时，可能会遇到训练中断、模型无法保存等问题。

解决步骤：

1. 检查训练脚本：确保在项目根目录下运行 python train.py 命令。如果遇到错误，查看错误信息并根据提示进行修正。
2. 检查输出路径：确保 ./results/ 目录存在，并且有写权限。训练过程中生成的输出文件将保存在该目录下。
3. 调试模式：如果训练过程中出现不明错误，可以尝试在调试模式下运行脚本，逐步检查代码执行情况。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 EGE-UNet 项目，避免常见问题的发生。