SIIM-COVID19-Detection 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

该项目是基于深度学习的呼吸系统疾病检测系统，目录结构如下：

SIIM-COVID19-Detection/
├── dataset/             # 存放数据集的目录
│   ├── siim-respiratory-detection/ # SIIM 呼吸系统 数据集
│   ├── external_dataset/       # 外部数据集目录
│   └── dataset_structure.txt   # 数据集结构文件
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── prepare/         # 数据预处理脚本
│   ├── classification_aux/    # 分类任务辅助代码
│   ├── detection_lung_yolov5/ # 肺部检测YoloV5相关代码
│   ├── detection_effdet/       # EfficientDet检测相关代码
│   └── detection_fasterrcnn/   # FasterRCNN检测相关代码
├── .gitignore           # git忽略文件
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
└── requirements.txt     # 项目依赖文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过执行src目录下的脚本文件来进行的。以下是几个主要的启动脚本：

• train_chexpert_chest14.sh: 在chexpert和chest14数据集上预训练模型。
• train_rsnapresp.sh: 在rsna_respiratory数据集上预训练模型。
• train_siim.sh: 在SIIM 呼吸系统数据集上训练模型。
• generate_pseudo_label.sh: 生成伪标签。
• train_pseudo.sh: 在伪标签数据上训练模型。

具体的启动命令和步骤在项目的README.md文件中有详细说明。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要集中在src目录下的configs文件夹中。以下是主要的配置文件：

• resnet200d.yaml: 用于ResNet200D模型的配置文件。
• resnet101d.yaml: 用于ResNet101D模型的配置文件。
• 其他.yaml文件: 其他模型的配置文件。

配置文件中定义了模型的架构、损失函数、优化器、学习率等参数。在训练模型时，需要根据实际情况选择合适的配置文件。