%20(2).svg)
项目简介
本项目基于深度学习框架，旨在借助组织病理学图像中的信息识别转移性癌症的存在。利用Kaggle上组织病理学癌症检测竞赛数据集，通过构建与训练深度学习模型完成此任务。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：具备针对PCam数据集的完整处理流程，涵盖数据读取、预处理、数据增强及定义数据集类等操作。
- 模型构建：采用多种深度学习模型（如DenseNet、ResNet和PNASNet）构建模型结构，可按需自定义模型配置。
- 模型训练：运用两种学习率调整策略（GradualWarmupScheduler和ReduceLROnPlateau）优化模型性能，训练中保存最佳模型权重。
- 模型评估：包含验证和测试阶段，用于评估模型在验证集和测试集上的性能。
- 结果提交：提供将预测结果提交到CSV文件的功能，便于用户提交预测结果。
安装使用步骤
- 环境准备：确保已安装Python和PyTorch框架，以及所有依赖库。
- 数据准备：从Kaggle网站下载组织病理学癌症检测竞赛数据集，并解压到指定路径。
- 模型训练：运行
main.py或p_main.py进行模型训练，可按需调整训练参数和模型结构。 - 结果提交：训练完成后，运行
submit.py进行模型预测，并将预测结果提交到CSV文件。 - 评估与调试：使用
test.py进行模型性能评估，按需调整模型参数或结构进行调试。
注意：项目运行需确保所有依赖库和模块已正确安装和配置，并根据实际情况调整代码中的路径、模型名称和文件路径等。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】