CANet复现

环境配置

首先在Anaconda中创建虚拟中创建新的虚拟环境

                                    conda create -n env_name python=X.X

                                                    conda info -e

env_name 是该虚拟环境的名字，可以命名为CANet X.X选择python版本，这里原论文作者使用的是python3.7，所以在选择版本时要选择至少3.7以上的版本

创建好虚拟环境后我们可以用下列命令查看我们所有环境的情况

查看环境

用下列命令激活虚拟环境

                                conda activate env_name

如图所示，激活虚拟环境CANet

激活虚拟环境

对虚拟环境进行配置，通过pip命令来下载所需要的包

                               pip freeze > requirements.txt  

这个时候在上面的路经下就会生成一个名为requirements的txt文件

生成文件

找到文件

找到这个文件，进行如下修改

astroid==2.4.2
certifi==2021.10.8
colorama==0.4.4
isort==5.6.4
lazy-object-proxy==1.4.3
mccabe==0.6.1
pylint==2.6.0
six==1.15.0
toml==0.10.2
typed-ast==1.4.1
wincertstore==0.2
wrapt==1.12.1
certifi==2021.10.8
charset-normalizer==2.0.12
colorama==0.4.4
cycler==0.11.0
fonttools==4.32.0
idna==3.3
imageio==2.17.0
jsonpatch==1.32
jsonpointer==2.3
kiwisolver==1.4.2
matplotlib==3.5.1
networkx==2.6
nibabel==3.2.2
numpy==1.21.6
opencv-python==4.5.5.64
packaging==21.3
pandas==1.3.2
Pillow==9.1.0
pyparsing==3.0.8
python-dateutil==2.8.2
pytz==2022.1
PyWavelets==1.3.0
pyzmq==22.3.0
requests==2.27.1
scikit-image==0.19.2
scipy==1.7.3
tifffile==2021.11.2
torch==1.11.0
torchaudio==0.11.0
torchfile==0.1.0
torchvision==0.12.0
tornado==6.1
tqdm==4.64.0
typing_extensions==4.2.0
urllib3==1.26.9
visdom==0.1.8.9
websocket-client==1.3.2
wincertstore==0.2

如有报错调整版本号即可

下载好所需要的包后配置完成

数据集处理

在github上下载的zip包里面解压后，有一个readme.md，打开后查看Requirementss，Usages两个部分，找到数据下载的链接

下载数据集

按照Usages里面的步骤进行数据预处理

处理数据集

本地数据预处理

根据自己的路经修改root_dir

执行五倍的交叉验证

屏幕截图 2022-04-25 173739.png

在终端里训练模型

              python main.py --data ISIC2018 --val_folder folder1 --id Comp_Atten_Unet --batch_size 2 --epochs 5

屏幕截图 2022-04-25 201923.png

评估模型

                python validation.py --data ISIC2018 --val_folder folder0 --id Comp_Atten_Unet

训练完毕

评估模型

输出heat map

heat map