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一、准备工作

1.创建一个虚拟环境

conda create --name drgcnn38 python=3.8.18

2.激活虚拟环境

conda activate drgcnn38

注意事项

在Pycharm中终端（terminal）显示PS而不是虚拟环境base

问题如下所示

解决方法：shell路径改成cmd.exe

重启终端显示虚拟环境

3.安装torch 

conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 cpuonly -c pytorch

安装一系列包

注意事项

Pycharm远程连接Linux服务器实现代码同步

1.工具-->部署-->配置

2.选择SFTP远程连接，路径填与服务器要同步的路径地址

二、代码学习

各部分的作用

• eye_pre_process：视网膜眼底图像预处理模块。
• Encoder：编码器训练模块。
• modules：包含模型结构、损失函数和学习率降低策略。
• utils：包含一些常用函数和评估指标。
• BFFN：双眼特征融合网络训练模块。
• CAM：类别注意力模块。

eye_pre_process

copy.py

# 创建一个ArgumentParser对象，用于处理命令行参数  
parser = argparse.ArgumentParser()  # 添加一个命令行参数 '--image-folder'，类型为字符串，默认值为 'D:/cv_paper/lesson/Dataset/ceshi'  
# 这个参数用于指定输入图像的文件夹路径  
parser.add_argument('--image-folder', type=str, default=r'D:/cv_paper/lesson/Dataset/ceshi')  # 添加一个命令行参数 '--output-folder'，类型为字符串，默认值为 'D:\cv_paper\lesson/Dataset/ceshi_output'  
# 注意：这里路径中的反斜杠在不同的操作系统中可能需要特别注意，Python字符串中推荐使用原始字符串（r前缀）来避免转义字符的问题  
# 这个参数用于指定输出结果的文件夹路径  
parser.add_argument('--output-folder', type=str, default=r'D:\cv_paper\lesson/Dataset/ceshi_output')  # 添加一个命令行参数 '--crop-size'，类型为整数，默认值为512  
# 这个参数用于指定图像裁剪的大小  
parser.add_argument('--crop-size', type=int, default=512, help='crop size of image')  # 添加一个命令行参数 '-n' 或 '--num-processes'，类型为整数，默认值为8  
# 这个参数用于指定处理任务时要使用的进程数  
# '-n' 是 '--num-processes' 的简写形式，帮助信息说明了该参数的作用  
parser.add_argument('-n', '--num-processes', type=int, default=8, help='number of processes to use')

# 转换一个包含多个任务的列表，每个任务由文件名、目标路径和裁剪大小组成  
# 对于jobs列表中的每个任务（索引为j），它首先检查是否已经处理了100个任务（作为进度指示），然后调用convert函数来执行实际的图像转换。
def convert_list(i, jobs):  for j, job in enumerate(jobs):  # 每处理100个任务打印一次进度  if j % 100 == 0:  print(f'worker{i} has finished {j} tasks.')  # 解包任务元组并调用convert函数  convert(*job)  # 转换单个图像文件，包括模糊处理、裁剪和保存  
def convert(fname, tgt_path, crop_size):  img = Image.open(fname)  # 打开图像文件  blurred = img.filter(ImageFilter.BLUR)  # 应用模糊滤镜  ba = np.array(blurred)  # 将图像转换为NumPy数组  h, w, _ = ba.shape  # 获取图像的高度、宽度和通道数  # 尝试根据图像的亮度分布来识别前景区域  if w > 1.2 * h:  # 计算左右两侧的最大亮度值  left_max = ba[:, :w // 32, :].max(axis=(0, 1)).astype(int)  right_max = ba[:, -w // 32:, :].max(axis=(0, 1)).astype(int)  max_bg = np.maximum(left_max, right_max)  foreground = (ba > max_bg + 10).astype(np.uint8)  # 识别前景区域  bbox = Image.fromarray(foreground).getbbox()  # 获取前景区域的最小边界框  # 如果边界框太小或不存在，则打印消息并可能设置为None  if bbox is None:  print(f'No bounding box found for {fname} (???)')  else:  left, upper, right, lower = bbox  if right - left < 0.8 * h or lower - upper < 0.8 * h:  print(f'Bounding box too small for {fname}')  bbox = None  else:  bbox = None  # 如果图像已经是合适的宽高比，则不尝试识别前景  # 如果未找到有效的边界框，则使用正方形边界框  if bbox is None:  bbox = square_bbox(img)  # 使用边界框裁剪图像，并调整大小  cropped = img.crop(bbox)  cropped = cropped.resize([crop_size, crop_size], Image.ANTIALIAS)  # 注意：ANTIALIAS可能是个拼写错误，应该是ANTIALIASIS  save(cropped, tgt_path)  # 保存图像  # 返回一个正方形裁剪框的边界  
def square_bbox(img):  w, h = img.size  left = max((w - h) // 2, 0)  upper = 0  right = min(w - (w - h) // 2, w)  lower = h  return (left, upper, right, lower)  # 保存PIL图像到文件  
def save(img, fname):  img.save(fname, quality=100, subsampling=0)  # 注意：subsampling参数可能不是所有格式都支持  # 假设的main函数，用于组织整个流程（注意：这里只是一个示例）  
def main():  # 示例任务列表，每个任务是一个(文件名, 目标路径, 裁剪大小)元组  jobs = [  ('input1.jpg', 'output1_resized.jpg', 256),  ('input2.jpg', 'output2_resized.jpg', 256),  # ... 更多任务  ]  # 假设有一个工作者ID为1  convert_list(1, jobs)  if __name__ == "__main__":  main()  

Encoder 

main.py

# 定义主函数入口  
def main():  # 解析配置参数  args = parse_configuration()  # 加载配置文件  cfg = load_config(args.config)  # 获取配置中保存的路径  save_path = cfg.config_base.config_save_path  # 如果保存路径不存在，则创建该路径  if not os.path.exists(save_path):  os.makedirs(save_path)  # 将配置文件复制到保存路径  copy_config(args.config, cfg.config_base.config_save_path)  # 执行工作函数  worker(cfg)  # 定义工作函数，负责训练、验证和测试模型  
def worker(cfg):  # 根据配置生成模型  model = generate_model(cfg)  # 计算模型总参数数量  total_param = 0  for param in model.parameters():  total_param += param.numel()  print("Parameter: %.2fM" % (total_param / 1e6))  # 打印模型参数数量（单位：百万）  # 根据配置生成训练、验证和测试数据集  train_dataset, test_dataset, val_dataset = generate_dataset(cfg)  # 初始化性能评估器  estimator = PerformanceEvaluator(cfg.config_train.config_criterion, cfg.config_data.config_num_classes)  # 执行训练过程  train(  cfg=cfg,  model=model,  train_dataset=train_dataset,  val_dataset=val_dataset,  estimator=estimator,  )  # 测试最佳验证模型性能  print('This is the performance of the best validation model:')  checkpoint = os.path.join(cfg.config_base.config_save_path, 'best_validation_weights.pt')  cfg.config_train.config_checkpoint = checkpoint  # 设置检查点路径为最佳验证模型  model = generate_model(cfg)  # 重新生成模型以加载权重  evaluate(cfg, model, test_dataset, estimator)  # 评估模型性能  # 测试最终模型性能  print('This is the performance of the final model:')  checkpoint = os.path.join(cfg.config_base.config_save_path, 'final_weights.pt')  cfg.config_train.config_checkpoint = checkpoint  # 设置检查点路径为最终模型  model = generate_model(cfg)  # 重新生成模型以加载权重  evaluate(cfg, model, test_dataset, estimator)  # 评估模型性能  # 如果此脚本作为主程序运行，则调用main函数  
if __name__ == '__main__':  main()

Encoder_predict.py

进行模型的训练，具体来说，它定义了一个训练循环&#x