MedYOLO 是 YOLOv5 为 3D 医学图像分析的复杂改编,其在网络架构、数据处理和预处理方面进行了调整,以适应医学扫描的独特特性。 3D 医学成像重点:与为 2D 图像设计的 YOLOv5 不同,MedYOLO 专为 3D 医学扫描(如 CT 和 MRI)量身定做。它可以处理 NIfTI 文件,这是医学成像中常见的格式。 网络结构更改:MedYOLO ...
We report on MedYOLO, a 3-D object detection framework using the one-shot detection method of the YOLO family of models and designed for use with medical imaging. We tested this model on four different datasets: BRaTS, LIDC, an abdominal organ Computed tomography (CT) dataset,...
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(num) if num % 2 == 0: num += 1 return num # Refer to https://github.com/NUS-Tim/MedAugment # @misc{liu2023medaugment, # title={MedAugment: Universal Automatic Data Augmentation Plug-in for Medical Image Analysis}, # author={Zhaoshan Liu and Qiujie Lv and Yifan Li and Ziduo ...
hyp.scratch.scratch-med.yaml为例,如图超参数列表 2. 训练转化 nb表示训练的类别数,例如coco数据集80类,在超参数列表中warmup_epochs=3,则nw = 3 * 80 = 240,所以热身训练240epoch, 这里要注意的是最少热身训练100次,所以设施epoch的时候最好大于100epoch,要不然热身都还没有做完,运动就结束了。
其中hyp.VOC是对VOC数据集进行训练的文件,其中hyp.scratch中的三个yaml,分别是low,med,high是对coco数据集进行训练的超参数字典,其中scratch表示从头开始训练。 一些说法是当模型是n与s的时候使用low的超参数,其他时候使用high,但可能要考虑到数据集,自己尝试使用哪种会更好 ...
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[Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] Wu, Y.; Wan, G.; Liu, L.; Wei, Z.; Wang, S. Intelligent Crater Detection on Planetary Surface Using Convolutional Neural Network. In Proceedings of the IEEE 5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), ...
YOLOv5默认的约30个超参数如随机梯度下降的学习率等默认存储在data/hyps/hyp.scratch-low.yaml文件内,我们可以根据自己的需要进行调参,或者通过选取med或high的超参数版本调节自己需要的数据增强水平。往往提高数据增强水平可以增强模型的泛化性,但有时也不尽然。比如我们这个问题里左右翻转是很有效的,但上下翻转很可能...