# "Dilate-ResNet34-Multiview-BI_RADS_Classification"
## data
step1.
download dataset from official website https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM
step2.
transfer dicom file format to png file format by shell command, see dicom2png.py
## train
single view:
python train_single.py
multi view:
python train.py
## visualization
python cam.py
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Dilate-ResNet34-Multiview-BI-RADS-Classification
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## data step1. download dataset from official website https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/CBIS-DDSM step2. transfer dicom file format to png file format by shell command, see dicom2png.py ## train single view: python train_single.py multi view: python train.py ## visualization python cam.py
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dilate-resnet34-final.zip (19个子文件)
dilate-resnet34
dilate_net.py 8KB
data_analysis.py 3KB
torch_models.py 7KB
cam.py 6KB
readme.md 373B
cam_jpg_file
Calc-Training_P_01610_RIGHT_MLO_1.png 64KB
Calc-Training_P_01409_LEFT_MLO_1.png 64KB
Calc-Training_P_01605_LEFT_CC_1.png 61KB
Calc-Training_P_00005_RIGHT_CC_1.png 63KB
dataloader_v2.py 17KB
test_jpg_file
Calc-Training_P_01610_RIGHT_MLO_1.png 86KB
Calc-Training_P_01409_LEFT_MLO_1.png 21KB
Calc-Training_P_01605_LEFT_CC_1.png 55KB
Calc-Training_P_00005_RIGHT_CC_1.png 144KB
dicom2png.py 2KB
dataloader.py 15KB
dataloader_v3.py 12KB
train_single.py 11KB
train.py 14KB
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