Pytorch-3D-Medical-Images-Segmentation-SALMON项目启动与配置教程

1. 项目目录结构及介绍

在您克隆或下载本项目后，您会看到以下目录结构：

Pytorch--3D-Medical-Images-Segmentation--SALMON/
├── data/                       # 存储训练数据和测试数据
├── models/                     # 包含模型定义的文件
├── notebooks/                  # Jupyter笔记本文件，可用于实验和测试
├── outputs/                    # 用于存储训练和验证过程中的输出结果
├── scripts/                    # 包含项目运行的脚本文件
├── src/                        # 源代码目录，包括训练、测试等主要逻辑
│   ├── datasets/               # 自定义数据集类
│   ├── models/                 # 模型结构定义
│   ├── train.py                # 训练脚本
│   ├── test.py                 # 测试脚本
│   └── utils/                  # 工具函数
├── requirements.txt            # 项目依赖的Python包
└── train_config.json           # 训练配置文件

• data/：存放原始医疗图像数据集，通常分为训练集和测试集。
• models/：包含了项目中使用的所有3D医疗图像分割模型的定义。
• notebooks/：存放了一些用于交互式数据探索和实验的Jupyter笔记本。
• outputs/：训练和测试过程中产生的结果，例如模型权重文件、日志文件等将保存在此目录。
• scripts/：存放了一些辅助脚本，例如数据预处理脚本、模型训练启动脚本等。
• src/：是项目的核心部分，包含了数据集处理、模型构建、训练和测试等主要代码。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的Python包，通过pip install -r requirements.txt可以安装。
• train_config.json：包含了训练模型的配置参数，如学习率、批大小、优化器设置等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过src/train.py和src/test.py两个脚本实现的。

• train.py：这是项目的主要启动文件之一，用于开始训练过程。它接收命令行参数来控制训练过程，如配置文件路径、训练和验证数据集路径等。
• test.py：另一个主要启动文件，用于对模型进行测试。用户可以指定模型权重文件和数据集路径来测试模型的性能。

3. 项目的配置文件介绍

项目使用train_config.json作为配置文件，该文件是一个JSON格式文件，包含了模型训练所需的所有参数设置。

以下是配置文件的一个示例内容：

{
    "batch_size": 2,
    "epochs": 50,
    "learning_rate": 0.001,
    "optimizer": "Adam",
    "weight_decay": 0.0001,
    "scheduler": {
        "type": "StepLR",
        "step_size": 30,
        "gamma": 0.1
    }
}

在这个配置文件中，您可以看到如批大小、迭代次数、学习率、优化器类型等训练参数。用户可以根据自己的需求调整这些参数，通过修改train.py中的相关代码来加载自定义的配置文件。