fastMRI_Challenge : 노베이스

2023 fastMRI final repository

Training

다음을 순서대로 실행합니다.

0. Requirements

• requirements 설치는 초기화된 vessl gpu에서 pip install -r requirements.txt를 실행하면 완료됩니다.

1. E2E-Varnet (with MRAugment)

• cd root/FastMRI_challenge/e2evarnet_mraugment로 진입합니다.
• python train.py --config_file experiments/paper_no_rotation.yaml 을 실행합니다.
  • random seed는 420으로 고정되어 있습니다.
  • 42 epoch의 model을 채택했습니다. (즉 42 epoch이 완료된 후 best_model.pt를 받았습니다.)
• python reconstruct_and_save.py 을 실행합니다.
  • 각 데이터셋에 대한 reconstruction을 미리 구해 NAFNet의 training 및 evaluation 시간을 줄이기 위함입니다.

2. Baby Diffusion

• cd root/FastMRI_challenge/baby_diffusion으로 진입합니다.
• python train.py -e 20 을 실행합니다.
  • random seed는 430으로 고정되어 있습니다.
• python reconstruct_and_save.py 을 실행합니다.
  • diffusion reconstruct 과정은 약 72시간이 소요됩니다.
  • 각 데이터셋에 대한 reconstruction을 미리 구해 NAFNet의 training 및 evaluation 시간을 줄이기 위함입니다.

3. NAFNet

• cd root/FastMRI_challenge/nafnet으로 진입합니다.
• python train.py -e 30 을 실행합니다.
  • random seed는 430으로 고정되어 있습니다.
  • 11 epoch의 model을 채택했습니다. (즉 11 epoch이 완료된 후 best_model.pt를 받았습니다.)

Reconstruction

• cd root/FastMRI_challenge/nafnet로 진입합니다.
• python reconstruct.py 을 실행합니다.

Evaluation

• cd root/FastMRI_challenge로 진입합니다.
• python leaderboard_eval.py 을 실행합니다.

주어진 ckpt 파일을 통해서 reconstruct만 진행할 경우

• 해당 leaderboard(including hidden) data가 vessl gpu의 /Data/leaderboard/acc4/, /Data/leaderboard/acc8/ 안에 저장되어 있다고 간주하고 진행합니다.

• e2evarnet의 best_model.pt를 root/FastMRI_challenge/result/e2evarnet/checkpoints/에 저장합니다.

• baby_diffusion의 model20.pt를 root/FastMRI_challenge/result/baby_diffusion/checkpoints/에 저장합니다.

• nafnet의 best_model.pt를 root/FastMRI_challenge/result/nafnet/checkpoints/에 저장합니다.

• E2E-Varnet Reconstruction

  • cd root/FastMRI_challenge/e2evarnet_mraugment로 진입합니다.
  • python reconstruct_and_save.py 을 실행합니다.

• Baby Diffusion Reconstruction

  • cd root/FastMRI_challenge/baby_diffusion으로 진입합니다.
  • python reconstruct_and_save.py 을 실행합니다. (약 72시간 소요)

• NAFNet Reconstuction

  • cd root/FastMRI_challenge/nafnet으로 진입합니다.
  • python reconstruct.py 을 실행합니다.

• Evaluation

  • cd root/FastMRI_challenge로 진입합니다.
  • python leaderboard_eval.py 을 실행합니다.