基于医学图像分类算法研究(五)——基于上次kvasir后扩充数据集再次进行训练测试

前言:老师还是说我们数据集不够,要扩充,真的穷途末路了。我们只能去求助其他老师看下有没有什么途径,然后有个老师提供给我们一个知乎的链接,它里面有胃肠的数据集。

这个是知乎账号叫通用医疗GAMI,里面有很多医疗的数据集,大家有其他需求也可以下去下载下来,那我就汇报下本次训练测试的情况吧。

一、数据集介绍

继续收集整理数据集,将之前的6万张数据集扩充到8万张数据集

训练集:验证集:测试集=7:2:1

二、模型训练测试结果

我的效果图依然按照之前的那样展示,中间上方的是超参数的设置,左边是网络训练的过程,右边是网络测试生成的热力值图,右下方显示的是acc,F1,recall。分别是准确率,F1分数,召回率。左上方显示的是训练后模型权重文件的大小。下面将展示各模型的训练测试效果,有较大模型到较小的模型依次展示。

1.重量模型的训练效果

swinv2_cr_base_224的训练效果

vit_relpos_base_patch16_224的训练效果

2.中量模型的训练效果

swin_s3_tiny_224的训练效果

vit_base_patch16_clip_224的训练效果

mvitv2_base的训练效果

3.轻量模型的训练效果

volo_d1_224的训练效果

efficientnet_b2的训练效果

vit_tiny_r_s16_p8_224的训练效果

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