【源码】基于PyTorch的肺炎检测系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的肺炎检测系统，借助深度学习技术自动检测胸部X射线图像中的肺炎区域。采用RetinaNet单阶段目标检测器，结合多种预训练模型（如ResNet、InceptionResNetV2等）进行特征提取，提高检测准确性与效率。系统具备数据预处理、增强、模型训练、评估及结果可视化等功能，适用于医学影像分析领域。

项目的主要特性和功能

1. 采用RetinaNet作为核心检测模型，能快速准确检测图像中的肺炎区域。
2. 支持使用ResNet、InceptionResNetV2、PNASNet和Xception等多种预训练模型作为特征提取器，可按需选择最佳模型。
3. 提供图像缩放、裁剪、翻转等数据预处理和增强功能，提升模型泛化能力。
4. 支持在COCO和自定义CSV格式的数据集上进行模型训练和评估，提供mAP（平均精度）等评估指标。
5. 提供可视化工具，便于用户直观查看模型预测结果，分析和优化模型性能。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x和Anaconda。
• 使用conda install --file requirements.txt安装项目所需的依赖库。

数据集准备

• 从Kaggle平台下载胸部X射线图像数据集，确保数据格式符合要求。
• 运行bash dataset_download.sh脚本下载并解压数据集。

数据预处理

使用src/datasets/detection_dataset.py中的脚本对数据进行预处理和增强。

模型训练

• 在config.py中设置数据路径和训练参数。
• 运行src/train_runner.py，将args.action设置为"train"以启动训练。

模型评估

• 运行src/train_runner.py，将args.action设置为"check_metric"以评估模型性能。
• 使用src/scores.py计算不同NMS阈值下的mAP分数。

结果可视化

• 使用src/visualizations/plot_metrics.py脚本可视化模型的训练和评估结果。
• 通过src/generate_predictions.py生成预测结果，并使用可视化工具查看检测效果。

通过以上步骤，用户可快速搭建并运行肺炎检测系统，进行模型训练、评估和结果分析。

下载地址

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