UniMed-CLIP 项目使用说明

UniMed-CLIP 项目使用说明

UniMed-CLIP Official repository of paper titled "UniMed-CLIP: Towards a Unified Image-Text Pretraining Paradigm for Diverse Medical Imaging Modalities". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniMed-CLIP

1. 项目目录结构及介绍

UniMed-CLIP项目的目录结构如下：

UniMed-CLIP/
├── clipieval/              # 包含用于评估模型的代码
├── data_prepration_scripts/ # 包含准备UniMed数据集的脚本
├── docs/                   # 包含项目文档
├── local_data/             # 用于存储本地数据
├── src/                    # 包含主要的源代码
├── CODE_OF_CONDUCT.md      # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
├── HISTORY.md              # 项目历史
├── LICENSE                 # 项目许可证
├── MANIFEST.in             # 包含打包信息
├── Makefile                # Makefile文件，用于构建项目
├── README.md               # 项目自述文件
├── app.py                  # 应用程序的入口文件
├── configs.py              # 配置文件
├── constants.py            # 常量定义文件
├── getting_started_unimed_clip.ipynb # 开始使用UniMed-CLIP的Jupyter笔记本
├── gradio_demo.py          # 使用Gradio创建演示的脚本
├── metadata.json           # 包含项目元数据的JSON文件
├── openclip_CITATION.cff   # 开源clip的引用信息
├── openclip_LICENSE        # 开源clip的许可证
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── run_configs_400m.py     # 运行配置文件
├── setup.py                # 安装脚本
├── submitit_openclip.py    # 使用Submitit库提交任务的脚本

每个目录和文件都包含了项目的不同部分，从数据预处理到模型训练和评估。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是app.py，这是运行应用程序的主要入口点。在这个文件中，通常会设置和初始化应用程序的主要组件，比如模型加载、数据处理和服务器启动等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是configs.py，这个文件包含了项目的配置信息，如模型参数、数据路径、训练设置等。通过修改这个文件，可以调整项目的运行行为，以适应不同的运行环境和需求。

以下是configs.py文件中可能包含的一些配置示例：

# 模型配置
MODEL_CONFIG = {
    'model_name': 'ViT-B-16-quickgelu',
    'pretrained_weights': './unimed_clip_vit_b16.pt',
    'text_encoder_name': 'microsoft/BiomedNLP-BiomedBERT-base-uncased-abstract'
}

# 数据集配置
DATASET_CONFIG = {
    'data_path': './local_data',
    'image_size': 224,
    'batch_size': 32
}

# 训练配置
TRAIN_CONFIG = {
    'epochs': 10,
    'learning_rate': 0.001,
    'device': 'cuda'
}

这些配置可以根据需要进行修改，以优化模型的训练和推理过程。

UniMed-CLIP Official repository of paper titled "UniMed-CLIP: Towards a Unified Image-Text Pretraining Paradigm for Diverse Medical Imaging Modalities". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniMed-CLIP