NEU Lung

简介

小鼠肺部图片肺炎诊断

前端应用

neu-lung2022-font

尝试运行

1. 下载源码并安装依赖

   # in powershell
   git clone https://github.com/YoungY620/neu-lung2022
   cd neu-lung2022
   pip install virtualenv
   virtualenv venv -p python3.8    # 重要: 指定Python版本为3.8
   ./venv/Scripts/Activate.ps1
   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 使用 annotation_db_setup.sql 初始化数据表

3. 下载模型, 并解压到 ./lung/core/models

   # in powershell
   Invoke-WebRequest https://github.com/YoungY620/neu-lung2022/releases/download/v0.4/models.zip -outfile models.zip
   Expand-Archive -path models.zip -DestinationPath ./lung/core/models

   完成后目录结构：

   PS D:\your-base-path\neu-lung2022> dir ./lung/core/models
   
    Directory: D:\your-base-path\neu-lung2022\lung\core\models
   
   Mode                 LastWriteTime         Length Name
   ----                 -------------         ------ ----
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx         184448 background.npy
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx         184448 cytoplasm.npy
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx       14396405 detector_yolov5.pt
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx         184448 nucleus.npy
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx      137785213 simclr_encoder.pth.tar
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx        1464705 vot_reg_a.pk
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx        1844092 vot_reg_b.pk
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx        1799945 vot_reg_c.pk
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx        2065245 vot_reg_d.pk
   -a----         20xx/x/xx     xx:xx        1794861 vot_reg_e.pk

4. 运行服务

   # in powershell
   ./run.ps1

   之后, 按照说明运行前端

5. 下载数据 data.zip:

   # in powershell
   Invoke-WebRequest https://github.com/YoungY620/neu-lung2022/releases/download/v0.4/data.zip -outfile data.zip

   在前端 "批量上传数据" 处选择上传该 data.zip 文件作为初始数据

   

参考

基于以下项目二次开发：

• YOLOv5
• SimCLR(Pytorch)
• 目标检测可视化前后端设计参考: Yolov5-Flask-VUE