jittor-[BIT2025]-[超声图像的智能筛查与分级]

简介

以 Resnet34 作为预训练模型，以 SGD-Momentum 作为优化器，采用基于有效样本数的类 平衡损失函数(CB Loss)，利用官网 A 榜训练集对 Resnet34 预训练模型训练 1000epoch，把 验证集中最高精度的模型保存在 model_save 文件夹中。

环境配置

见 requirements.txt

数据集配置

数据集下载链接 https://www.educoder.net/competitions/Jittor-6

下载TrainSet.zip, 解压后得到./TrainSet文件夹

文件结果为

TrainSet
├── images
│   └── train
│       ├── 0.jpg
│       ├── 1.jpg
│       └── ...
└── labels
    ├── train.txt
    ├── val.txt
    └── trainval.txt

将测试集数据下载并解压到 ./TrainSet中

-1 测试集A ./TrainSet/TestSetA

-2 测试集B ./TrainSet/TestSetB

训练与推理

模型训练

执行下面语句，开始模型测试，训练好的模型保存在./model_save/best.pkl

python main.py

模型测试

执行下面语句，开始模型测试，得到模型的推理结果./result.txt

python pre_test.py

python main.py --testonly