.gitignore 自動実行スクリプトをREADに追記 3 years ago
README.md READMEにデータセット説明追記 3 years ago
ebus_classify.ipynb 最初のコミット 3 years ago
ebus_classify.py 最初のコミット 3 years ago
ebus_classify_multi.py 最初のコミット 3 years ago
ebus_movie_classify.py 実行条件を実行時引数で設定可能にした 3 years ago
README.md

EBUS_Classify

実行環境

  • 要pytorch gpu
# Archimedesでの実行手順
# /mnt/work/containers/ にSingularityコンテナがある
# /mnt/data2 が \\nlab-fs\data2 に接続している

# コマンドモード
$ ./runCmd.sh
# Jupiter起動
$ ./runJupyter.sh

データセット

  • EBUS動画全73例,良性11例,悪性61例,除外1例(2022/4/8)
  • 交差検証適用前の条件
    • データセット1
      • 検証 良性 2例(61, 62),悪性 12例(60-73)
      • 学習 良性 9例(残り),悪性 49例(残り)
    • データセット2
      • 検証 良性 2例(7, 8),悪性 12例(1-19)
      • 学習 良性 9例(残り),悪性 49例(残り)

ebus_movie_classify.py

  • 動画から切り出したフレーム画像に対して学習

実行方法

# デフォルト条件で実行
$ python3 bus_movie_classify.py
# ヘルプ表示
$ python3 bus_movie_classify.py -h
# 結果のサマリー(2行目)を連結
$ awk 'FNR==2{print FILENAME,$0}' res*.csv

連続実行スクリプト autoexec.sh

#!/bin/bash

python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 200 -v 100 -b 16 -o res18fc_t200_b16.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 500 -v 100 -b 16 -o res18fc_t500_b16.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1000 -v 100 -b 16 -o res18fc_t1000_b16.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1300 -v 100 -b 16 -o res18fc_t1300_b16.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 200 -v 100 -b 32 -o res18fc_t200_b32.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 500 -v 100 -b 32 -o res18fc_t500_b32.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1000 -v 100 -b 32 -o res18fc_t1000_b32.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1300 -v 100 -b 32 -o res18fc_t1300_b32.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 200 -v 100 -b 64 -o res18fc_t200_b64.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 500 -v 100 -b 64 -o res18fc_t500_b64.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1000 -v 100 -b 64 -o res18fc_t1000_b64.csv
python3 ebus_movie_classify.py -m ResNet18 -u FC -e 50 -t 1300 -v 100 -b 64 -o res18fc_t1300_b64.csv

ebus_classify_multi.py

  • 初期の学習コードを並列実行できるようにしたもの

ebus_classify.ipynb

  • 初期の学習コードのJupyter Note

ebus_classify.py

  • 初期の学習コード