文件名称：kaggle-VinBigData-Chest-X-ray-Abnormalities-Detection
文件大小：5.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-21 09:34:05
JupyterNotebook
叉子
【文件预览】：
kaggle-VinBigData-Chest-X-ray-Abnormalities-Detection-main
----merge_bbox.ipynb(1.72MB)
----14_model_summary.py(1KB)
----train.py(32KB)
----utils()
--------google_app_engine()
--------general.py(23KB)
--------datasets.py(45KB)
--------loss.py(9KB)
--------__init__.py(0B)
--------google_utils.py(5KB)
--------metrics.py(9KB)
--------activations.py(2KB)
--------torch_utils.py(12KB)
--------plots.py(18KB)
--------wandb_logging()
--------autoanchor.py(7KB)
----check_overlay_bbox.ipynb(17KB)
----models()
--------yolov5m.yaml(1KB)
--------export.py(4KB)
--------yolov5x6_vin.yaml(2KB)
--------yolov5x.yaml(1KB)
--------hub()
--------experimental.py(5KB)
--------__init__.py(0B)
--------yolo.py(12KB)
--------yolov5s.yaml(1KB)
--------yolov5x_vin.yaml(1KB)
--------yolov5l6_vin.yaml(2KB)
--------yolov5l.yaml(1KB)
--------common.py(13KB)
----resize_image.ipynb(4KB)
----test.py(17KB)
----hubconf.py(5KB)
----detect.py(8KB)
----Dockerfile(2KB)
----requirements.txt(604B)
----weights()
--------download_weights.sh(277B)
----main.ipynb(7KB)
----LICENSE(34KB)
----vinbigdata-fusing-bboxes-coco-dataset.ipynb(3.07MB)
----README.md(209B)
----predict_14_model.ipynb(41KB)
----tutorial.ipynb(384KB)
----predict.ipynb(36KB)
----test_per_rad.py(20KB)
----cut_only_chest.ipynb(1.42MB)
----data()
--------hyp.finetune.yaml(846B)
--------vin_fold4.yaml(794B)
--------vin_fold5.yaml(794B)
--------vin_fold1_0.4.yaml(1KB)
--------coco.yaml(2KB)
--------vin_fold2_0.4.yaml(979B)
--------vin_fold1_0.4_rad_split.yaml(989B)
--------vin_fold5_0.4.yaml(979B)
--------voc.yaml(738B)
--------vin_fold3.yaml(832B)
--------images()
--------hyp.vin2_finetune.yaml(892B)
--------scripts()
--------vin_fold1.yaml(794B)
--------vin_test.yaml(679B)
--------vin_fold3_0.4.yaml(979B)
--------hyp.vin.kaggle_fix_aug.yaml(891B)
--------hyp.vin2.yaml(1KB)
--------vin_2_rad9_fold1.yaml(887B)
--------coco128.yaml(2KB)
--------hyp.vin.kaggle.yaml(899B)
--------hyp.scratch.yaml(2KB)
--------vin_2_rad8_fold1.yaml(887B)
--------vin_fold4_0.4.yaml(979B)
--------vin_fold2.yaml(794B)
--------hyp.vin.yaml(1KB)
--------vin_2_rad10_fold1.yaml(889B)
----export_dicom_to_image.py(2KB)
----.gitignore(4KB)
----split_train_test.ipynb(41KB)
----test_per_class_per_rad_summary.py(724B)