基于Faster RCNN的医学图像检测(肺结节检测)
来源:互联网 发布:java数组怎么添加元素 编辑:程序博客网 时间:2024/03/29 03:27
Faster-R-CNN算法由两大模块组成:1.PRN候选框提取模块 2.Fast R-CNN检测模块。其中,RPN是全卷积神经网络,用于提取候选框;Fast R-CNN基于RPN提取的proposal检测并识别proposal中的目标。
在 学习Faster-RCNN (py-faster-rcnn demo)的基础上 用自己的数据训练 这里选择的是CT肺数据,关于数据处理方面的问题参照我博客 : caffe finetune predict and detect the lung nodule
以及做成Faster RCNN格式的数据 参照我的博客:将自己的数据做成Faster RCNN的格式(VOC2007格式)
修改参数
这里主要介绍一下怎么修改Faster RCNN中的一些参数。
1.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage1_fast_rcnn_train.pt修改
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2.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage1_rpn_train.pt修改
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3.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage2_fast_rcnn_train.pt修改
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4.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/stage2_rpn_train.pt修改
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5.py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt修改
这个是在测试阶段需要
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6.py-faster-rcnn/lib/datasets/pascal_voc.py修改
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用你生成的数据集直接替换原来VOC2007内的Annotations,ImageSets和JPEGImages即可,以免出现各种错误。
!!!为防止与之前的模型搞混,训练前把output文件夹删除(或改个其他名),还要把py-faster-rcnn/data/cache中的文件和py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annotations_cache中的文件删除(如果有的话)。
至于学习率等之类的设置,可在py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt中的solve文件设置,迭代次数可在py-faster-rcnn\tools的train_faster_rcnn_alt_opt.py中修改:
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分别为4个阶段(rpn第1阶段,fast rcnn第1阶段,rpn第2阶段,fast rcnn第2阶段)的迭代次数。可改成你希望的迭代次数。
如果改了这些数值,最好把py-faster-rcnn/models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_alt_opt里对应的solver文件(有4个)也修改,stepsize小于上面修改的数值。
开始训练
进入py-faster-rcnn,执行:
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这样,就开始训练了。
测试
将训练得到的py-faster-rcnn\output\faster_rcnn_alt_opt***_trainval中ZF的caffemodel(ZF_faster_rcnn_final.caffemodel)拷贝至py-faster-rcnn\data\faster_rcnn_models(如果没有这个文件夹,就新建一个),然后,修改:
py-faster-rcnn\tools\demo.py,主要修改:
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改成你的数据集标签;
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上面ZF的caffemodel改成你的caffemodel,如果名字一致则无需更改~
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改成你的测试图片。(测试图片放在py-faster-rcnn\data\demo中)
结果
在py-faster-rcnn下,
执行:
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结果如下:
总结
这只是跑通了,还没有达到要求 因此还需要进一步学习其中的机制~
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