NoduleNet使用教程

本教程旨在提供一个清晰的指南，帮助您理解和使用由UCI CBCL开发并在GitHub上托管的NoduleNet项目。NoduleNet是一个专为肺结节检测与分割设计的深度学习框架，发表于MICCAI 2019年会议。以下内容将详细介绍其目录结构、启动文件以及配置文件的使用。

1. 项目目录结构及介绍

NoduleNet项目采用了典型的深度学习项目组织结构，其主要目录及文件如下：

- build/
    - box/          # 包含用于边界框处理的自定义模块
        - setup.py   # 安装脚本
- dataset/        # 数据集相关文件或说明
- evaluationScript/ # 评估脚本
- figures/        # 相关图表和图像
- net/            # 网络架构定义
- scripts/        # 启动和控制脚本
- split/          # 数据切分文件或逻辑
- svgs/           # 可能包含SVG格式的图表
- test_cases/     # 测试案例
- utils/          # 辅助工具函数
.gitignore       # Git忽略文件规则
INSTALL.sh       # 安装脚本
LICENSE          # 许可证文件，采用CC BY-NC-SA 4.0许可
README.md        # 主要的项目读我文件，包含了项目简介和基本使用指导
config.py        # 配置文件，存储训练和实验设置
readme_latex      # 可能是LaTeX格式的额外说明文档
test.py          # 测试代码示例
train.py         # 训练主程序

2. 项目启动文件介绍

train.py

此文件为核心训练脚本，它负责加载数据集、初始化模型、进行训练循环，并应用配置文件中指定的训练参数。运行此脚本前需确保已正确配置了所有依赖项和环境变量。

test.py

这通常用于模型测试或验证阶段，可以用来评估模型在未见过的数据上的表现。它会加载预训练模型并执行预测，对比结果以生成性能指标。

3. 项目的配置文件介绍

• config.py 配置文件是管理项目配置的中心点，包括但不限于：

  • 数据路径：指向您的CT图像和标签数据存放位置。
  • 网络超参数：如学习率、批次大小、优化器选择等。
  • 损失函数细节：比如二元交叉熵损失权重、硬负样本挖掘的比例等。
  • 训练细节：如迭代次数、学习率衰减策略、多GPU支持等。
  • 数据预处理设置：包括图像标准化、增强方法等。

  在开始实验之前，仔细审查并可能需要调整这些配置以适应您的具体需求和硬件环境。

实施步骤简述

1. 环境准备：根据依赖清单安装必要的Python库，推荐使用conda创建虚拟环境来管理。
2. 配置设置：编辑config.py以匹配您的实验设置。
3. 数据准备：确保您的数据遵循项目要求的格式，并放置在正确的目录下。
4. 编译自定义模块：通过cd build/box && python setup.py install来编译和安装边界框处理模块。
5. 开始训练：运行python train.py以开始模型训练过程。
6. 评估或推理：训练完成后，使用python test.py对模型性能进行评估。

以上就是NoduleNet项目的基本使用指南。记得在实际操作中详细阅读源码中的注释和官方文档，以获取更深入的理解和技术细节。