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Seg_All_In_One_SegModel/config.py
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153
Seg_All_In_One_SegModel/config.py
Normal file
@@ -0,0 +1,153 @@
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import torch
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from pathlib import Path
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# --- 1. 核心目录设置 (Core Directories) ---
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# 使用 pathlib 进行路径管理，更现代、更健壮
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HARDISK_DIR = Path('../Hardisk')
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DATA_SETS_DIR = Path('../DataSet_Public_outputs') # 模型保存位置
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PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR = Path('../BestMode_Predict_Results_DataSet_Public') # 预测模型存储位置
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# V1: 1_CholecSeg8k-13Type-1920x1080
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# DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/1_CholecSeg8k-13Type-1920x1080') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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# OUTPUTS_DIR = DATA_SETS_DIR / "1_CholecSeg8k-13Type-1920x1080_outputs-SegModel" # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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# PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "1_CholecSeg8k-13Type-1920x1080_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# # V2：2_AutoLaparo-10Type-1920x1080
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# DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/2_AutoLaparo-10Type-1920x1080') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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# OUTPUTS_DIR = DATA_SETS_DIR / "2_AutoLaparo-10Type-1920x1080_outputs-SegModel" # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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# PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "2_AutoLaparo-10Type-1920x1080_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# # V3：3_1_Endovis_2017-8Type-512x512
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# DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/3_1_Endovis_2017-8Type-512x512') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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# OUTPUTS_DIR = DATA_SETS_DIR / "3_1_Endovis_2017-8Type-512x512_outputs-SegModel" # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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# PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "3_1_Endovis_2017-8Type-512x512_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# # V4：3_2_Endovis_2018-8Type-512x512
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# DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/3_2_Endovis_2018-8Type-512x512') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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# OUTPUTS_DIR = DATA_SETS_DIR / "3_2_Endovis_2018-8Type-512x512_outputs-SegModel" # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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# PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "3_2_Endovis_2018-8Type-512x512_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# # V5：4_Dresden-11Type-512x512
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# DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/4_Dresden-11Type-512x512') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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# OUTPUTS_DIR = DATA_SETS_DIR / "4_Dresden-11Type-512x512_outputs-SegModel" # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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# PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "4_Dresden-11Type-512x512_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# # Test_V1：5_Predict_Video
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DATA_DIR = Path('../DataSet_Public/5_Predict_Video/LC_Video_1') # Path(__file__).parent.parent【有中文放弃了】 # 项目根目录 (假设 config.py 在 src/ 下)
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OUTPUTS_DIR = None # 所有输出文件的根目录 # train 中 Path(config.OUTPUTS_DIR / architecture)
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PREDICT_BEST_MODEL_DIR = PREDICT_ALL_BEST_MODELS_DIR / "LC_Video_1_outputs-SegModel" # 最优模型位置 # train 中 Path(config.PREDICT_BEST_MODEL_DIR / architecture)
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# --- 2. 训练与验证数据路径 (Training & Validation Paths for train.py) ---
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# 在 train.py 中已使用
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TRAIN_IMAGE_DIR = DATA_DIR / "images" / "train"
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TRAIN_MASK_DIR = DATA_DIR / "labels_GT" / "train"
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VAL_IMAGE_DIR = DATA_DIR / "images" / "val" # TODO "val_images"
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VAL_MASK_DIR = DATA_DIR / "labels_GT" / "val" # TODO "val_masks"
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# --- 3. 预测数据路径 (Prediction Paths for predict.py) ---
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TEST_IMAGE_DIR = DATA_DIR / "images" / "val" # 测试图像目录 # TODO "test_images"
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TEST_MASK_DIR = DATA_DIR / "labels_GT" / "val" # 测试掩码目录 (用于评估) # TODO "test_masks"
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# --- 4. 输出文件与目录路径 (Output Files & Directories) ---
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RAW_MASK_FOLDER = "predicted_raw_masks" # 存放预测出的单通道原始掩码
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ANALYSIS_RESULTS_FOLDER = "prediction_analysis" # 存放对比图、曲线和指标CSV
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# 训练过程中的输出文件
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BEST_MODEL_SAVE_NAME = "best_model.pth"
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METRICS_CSV_NAME = "training_metrics.csv"
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# --- 5. 模型与数据参数 (Model & Data Parameters) ---
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DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
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# --- 5.1. 【新增】模型选择与参数化配置 ---
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# ※ 不定义训练用模型，在train、predict中定义 ※
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# 这是一个“配置库”，存放了所有模型的参数设置 # 具体请参考: https://smp.readthedocs.io/en/latest/models.html
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ALL_MODEL_CONFIGS = {
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'Unet': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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'decoder_channels': (256, 128, 64, 32, 16),
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'decoder_attention_type': None, # 可选 'scse'
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},
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'UnetPlusPlus': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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||||
'encoder_weights': 'imagenet',
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||||
'decoder_channels': (256, 128, 64, 32, 16),
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||||
'decoder_attention_type': None, # 可选 'scse'
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||||
},
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'FPN': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'PSPNet': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'DeepLabV3': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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||||
'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'DeepLabV3Plus': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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||||
'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'Linknet': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'MAnet': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'PAN': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'UPerNet': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'Segformer': {
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'encoder_name': 'resnet34',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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},
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'DPT': {
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'encoder_name': 'tu-vit_base_patch16_224.augreg_in21k',
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'encoder_weights': 'imagenet',
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}
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}
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SEG_MODE = "multiclass" # 分割模式：'multiclass' 或 'multilabel'
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# TODO 评估参数排除项：在计算评估指标 (如 IoU, F1-score) 时要忽略的类别列表。 TODO
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EVALUATION_CLASSES_TO_IGNORE = [] # 如果列表为空 [], 则评估所有类别。
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# EVALUATION_CLASSES_TO_IGNORE = ['background'] # 例如，设置为 ['background'] 将在计算总体指标时排除背景类。
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IGNORE_INDEX = -100 # 当不包含背景时，掩码中背景像素的值，损失函数会忽略它
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# V1：1_CholecSeg8k-13Type-1920x1080
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CLASSES = ['background', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '12'] # 根据您的数据集修改
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CLASS_RGB_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] # 根据您的数据集修改
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# V2：2_AutoLaparo-10Type-1920x1080
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# CLASSES = ['background', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] # 根据您的数据集修改
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# CLASS_RGB_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 根据您的数据集修改
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# V3：3_1_Endovis_2017-8Type-512x512
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# CLASSES = ['background', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] # 根据您的数据集修改
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# CLASS_RGB_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 根据您的数据集修改
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# V4：3_2_Endovis_2018-8Type-512x512
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# CLASSES = ['background', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7'] # 根据您的数据集修改
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# CLASS_RGB_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 根据您的数据集修改
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# V5：4_Dresden-11Type-512x512
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# CLASSES = ['background', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'] # 根据您的数据集修改
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# CLASS_RGB_VALUES = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 根据您的数据集修改
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# 图像尺寸
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IMAGE_HEIGHT = 256 # 512
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IMAGE_WIDTH = 256 # 512
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# --- 6. 训练超参数 (Training Hyperparameters) ---
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BATCH_SIZE = 16
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NUM_WORKERS = 8
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EPOCHS = 300
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LEARNING_RATE = 1e-4 # 1e-3 # MANet_降低学习率至 1e-4
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WEIGHT_DECAY = 1e-4 # L2 正则化权重衰减
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PIN_MEMORY = True # 是否将数据加载到锁页内存中以加速传输到 GPU
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FBETA_BETA = 1.0 # F-beta score 的 beta 值。beta=1 等同于 F1-score
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EARLY_STOPPING_PATIENCE = 100 # 早停机制的耐心值
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CKPT_SAVE_INTERVAL = 10 # 每隔多少轮保存一次检查点模型
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