文件名称:
CovidPrognosis：基于MoCo训练图像表示的X射线胸片的COVID恶化预测-源码
开发工具:
文件大小: 43kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-31
详细说明：Covid预后
该存储库包含用于复制以下论文的代码：
我们还提供了MoCo预培训过程中的模型，供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前，请查阅。
安装
首先，按照安装PyTorch。 然后，导航到CovidPrognosis根目录并运行
pip install -e .
之后，您应该可以在cp_examples运行示例。
用法
对于预训练，您需要下载或数据集。 下载数据后，将路径添加到configs/data.yaml ，并且应将其用作默认路径。
cp_examples目录包含三个子目录，分别对应于本文中的培训阶段：
moco_pretrain ：动量对比度（MoCo）预训练（例如，使用MIMIC，CheXpert或同时使用两者）
sip_finetune ：对单图像预测任务（即，单图像不良事件预测或氧气需求预测）的sip_finetune模型进行微调
mip_finetune ：针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调
我们的代码建立在框架之上。
为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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