• Base: https://github.com/syshin1014/VGN
• 原仓库环境：python2.7+tensorflow1.12

0.主要内容

1. 以 python3.6+pytorch1.8 为环境复现整个训练和测试流程；
2. 复现过程中对一些在pytorch框架中没有的操作进行了对应的函数封装；
3. 增加了一些有助于训练收敛的可选操作，如BN.
4. 支持训练中断后继续训练。

1.环境准备

# 1.创建并激活conda独立环境
conda create -n vgn python=3.6
conda activate vgn
# 2.根据电脑cuda环境自行安装合适的pytorch, 参考(cuda11.1+pytorch-1.8.0)
# pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# 3.安装其他依赖包
pip install -r requirements.txt

2.基于gt建图

1. 参考现有目录结构，将数据放入到指定的文件目录；
2. 编辑 train.txt 或 test.txt（指定用于建图的文件列表）；
3. 运行建图程序（按照需要设置合适的命令行参数）；
4. 结果文件将自动保存在相应的 graph目录下。

例如：

python -m make_graph.make_graph --dataset Artery --win_size 8 --source_type gt --multiprocess 16

3.CNN训练

1. 参考现有目录结构，将数据放入到指定的文件目录；
2. 运行CNN训练程序（按照需要设置合适的命令行参数）；
3. 相关训练结果自动保存在log/${dataset_name}/CNN目录下。

例如：

python train_CNN.py --dataset Artery

4.基于result建图

1. 参考现有目录结构，将数据放入到指定的文件目录；
2. 运行test_CNN.py（按照需要设置合适的参数）, 生成*_prob.png；
3. 运行建图程序（按照需要设置合适的命令行参数），生成*.graph_res；
4. 结果文件将自动保存在相应的 datasets/{dataset_name}/graph目录下。

5.VGN训练

1. 参考现有目录结构，将数据放入到指定的文件目录；
2. 运行VGN训练程序（按照需要设置合适的命令行参数）；
3. 相关训练结果自动保存在log/${dataset_name}/VGN目录下。

例如：

# 加载CNN训练权重
python train_CNN.py --dataset Artery --pretrained_model log/${dataset_name}/CNN/weights/${weights_name}.pth

# or
# 加载imagenet权重
python train_CNN.py --dataset Artery --pretrained_model pretrained_model/VGG_imagenet.npy

# or
# 不使用任何预训练权重，从头开始训练
python train_CNN.py --dataset Artery

注1：--pretrained_model 也可以用于加载VGN训练的权重（即上次训练未完成，本次在上次的基础上继续训练）

注2：--lr 尽量避免使用过大的学习率，可能在训练中出现梯度爆炸导致训练失败，代码中使用了assert not torch.any(torch.isnan(tensor))相关操作进行了检查，相应代码行报错即与学习率设置不合适有关。

6.VGN 测试

运行test_CNN.py（按照需要设置合适的参数）, 生成*_prob.png；

7. 训练和测试结果

cnn

vgn