UW-Madison GI Tract Image Segmentation Challenge - BA - Viktor Krawutschke
Bei diesem Repository handelt es sich um Basis, auf die die Bachelorarbeit mit dem Namen "Segmentierung des Magen-Darm-Trakts anhand von MRT Bildern mithilfe von Deep Learning" aufbaut.
In diesem Notebook wird sich allgemein mit dem Datensatz auseinandergesetzt.
Dieses Notebook beinhaltet alle Funktionen, zum Erfassen der Performance der Modelle. Die Daten werden aus der Historie der Metriken der Modelle erhoben.
Dieses Notebook enthält alle Funktionen zum Visualisieren der trainierten Modelle.
In diesem Ordner befinden sich die einzelnen Klassen die zum Trainieren auf dem Hilber-Cluster genutzt wurden. Benutzung:
HOT.py <backbone> <dim> <batch> <epochs> <semi3d_data> <remove_faulty_cases> <use_crop_data> <selected_fold>
Hier befinden sich verschiedene Versionen des Tranings-Dataframes.
Skript, welches benutzt wurde um Aufträge in die Queue zu schicken.
Latex Dateien der Thesis.
Hier finden sich die Werte der Metriken der Predictions der einzelnen Modelle.
Hier befinden sich die Werte der Trainingsverläufe sowie die Dateien für Tensorboard.