dwl2021 / plant-pathology-2021

Path Pathology-2021

快速开始

环境和数据集准备

首先，克隆项目并准备数据集：

cd /root/ && git clone --depth 1 https://github.com/Dwl2021/Plant-Pathology-2021.git
cd Plant-Pathology-2021/
unzip data.zip
pip install -r requirements.txt

或者，您可以从 Plant Pathology 2021 比赛页面下载数据集。若选择此方式，请注意需要对数据进行重新预处理，并将文件解压到 /root/plant_pathology 目录下。

代码运行

使用以下命令结构来运行脚本：

python main.py --model_name <模型名称> --epochs <训练轮数> --batch_size <批处理大小> --Loss_function <损失函数>

模型选项 (--model_name)

您可以选择以下模型之一进行训练：

• ResNet50
• ResNet101
• SEResNet34
• SEResNet50
• SEResNet101
• SG_ViT
• Torch_ViT
• DeepViT
• CrossViT
• Deit
• ResNeXt

损失函数选项 (--Loss_function)

支持的损失函数包括：

• BCEWithLogitsLoss
• FocalLoss
• ArcFaceLoss

示例命令

以下命令示例将使用 CrossViT 模型进行100轮训练，批处理大小设置为200，并使用 BCEWithLogitsLoss 损失函数：

python main.py --model_name CrossViT --epochs 100 --batch_size 200 --Loss_function BCEWithLogitsLoss

注意：如果需要进行数据预处理，请在 main.py 文件中取消 preprocessing() 函数前的注释，以启用该函数。如果不需要预处理，将使用项目目录下已预处理好的 data 文件夹。