luna16目标检测（记录）

一、数据集预处理

1.将luan16数据集标签转成voc格式。但是在后续计算loss还要看voc的标签读取和计算。
2.图片目前处理为2d的，根据annotation中的坐标，在转换为像素坐标后，根据z找到对应切片。将z-1，在，z+1的三张合成一张伪彩色。

二、模型构建

1.模型结构包括目标检测、假阳性降低（分类网络）构成。
2.目标检测包括：特征提取、检测器；特征提取用了res2，上下文增强模块（用来上采样，类似FPN的结构），空间注意力模块（用来提高定位能力）。检测器采用RPN，还需学习怎么接在上面。
3.假阳性降低使用了目标检测网络的特征图，继续通过res2模块提取特征，加入drop，加上分类器，得到概率。
4。将rpn的概率和分类器得到的概率，共同作为是不是结节的最终概率，可以考虑加权相加。

三、待做工作

1.构建train，froc。py
2.数据，标签加载方式。

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