使用YoloV4训练Refuge数据集
引言
为了获得青光眼眼底图的视杯盘区域的裁切图,考虑使用yolov4模型进行训练。
实验要求
- 数据集:glaucoma\refuge_scale608(图片统一处理为608 * 608 size)
- Annotation-Training400(分割图的训练集400)
- Glaucoma(分割图的阳性样本40)
- Non-Glaucoma(分割图的阴性样本360)
- REFUGE-Training400(眼底图原图的训练集400)
- Glaucoma(原图的阳性样本40)
- Non-Glaucoma(原图的阴性样本360)
- REFUGE-Validation400(眼底图原图的验证集400)
- REFUGE-Validation400_rename(同上,不过将图片的名称中的’V’去掉,因为训练过程要求将验证集图片名转为int型)
- REFUGE-Validation400-GT(分割图的验证集400)
- Annotation-Training400(分割图的训练集400)
- 代码:Tianxiaomo
- 框架:Pytorch
- 平台:星光超算
实验流程
生成608数据集
- 代码
制作train.txt & val.txt & disc_cup.names(这里仍然命名为coco.names)
格式
图片路径获取
通过分割图获得坐标
id划分
完整代码和演示
模型代码调试修改
- 遇到的bug
开始训练
- 。。。
- 训练可视化
模型验证
- 随便抽一张图进行验证