ps今天居然忘了之前懂的地方,又花时间重新理解了一遍。看来记录还是非常重要的。

主要是将代码中构造标签这一块说下细节。之前的博客中说过:制作了一个24*24*24*3*5的标签。一起看你可能理解不了把这拆开看就ok了。首先24*24*24看成一个立方体,这个立方体的每个像素代表这个像素返回输入那个96*96*96中对应4*4*4的中心位置(其实是1.5*1.5*1.5),3代表3个直径尺度,5代表4+1,4代表xyzd的精确修正值,1代表用来判断前景还是背景(是否是肺结节)。中间一段就是根据实际结节做的标签。
这里再添加一点更加细节的东西,主要分成3步走:

1.首先根据ct中结节标签位置boxs,计算以每个像素点为中心在输入尺度下计算iou,将iou大于0.02的类别标签从-1(一开始所有类别为-1)改为0.

2.接着将撇除这些标记类别为0的,从剩余这些中随机选800个(不足800就全选)获取位置信息。然后将类别全部设置为0,再利用之前那位置信息,设置那800个的类别为-1是负标签。

3.最后再根据结节boxs信息,每个结节计算得到iou值最大的位置将类别设置为1。

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