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p2bnet

时间: 2025-05-09 22:20:18 浏览: 18
### 关于 P2BNet 的技术文档及相关实现 #### 背景介绍 P2BNet 是一种基于弱监督学习的目标检测方法,其核心在于利用点标注信息生成高质量的建议包,并优化最终的检测器性能。该网络采用两阶段策略——CBP(Coarse Box Proposal)和 PBR(Proposal Box Refinement),分别用于粗略伪框预测和精细化调整[^2]。 #### 技术文档与资源链接 以下是关于 P2BNet 及其实现的相关资料: 1. **官方仓库** 官方提供了详细的 README 文件以及训练脚本说明,适用于 VisDrone 数据集的实验环境搭建。具体可以参考以下地址: ```plaintext https://github.com/ucas-vg/P2BNet/blob/main/README.md ``` 2. **模型架构详解** 在 CBP 阶段,P2BNet 使用固定采样方式围绕标注点生成初始候选框;而在 PBR 阶段,则通过自适应采样的机制进一步提升边界框的质量。这种设计显著降低了对密集标注的需求,同时提高了检测精度。 3. **训练命令示例** 下面是一个典型的训练命令配置,假设已经克隆并安装好了 `P2BNet` 项目: ```bash python train.py --dataset visdrone --config configs/p2bnet_visdrone.yaml ``` 上述命令中的参数可以通过修改 YAML 配置文件来自定义数据路径、超参设置等内容[^1]。 4. **理论基础解析** 论文中提到的传统 OTSP (Object Tracking with Spatial Proposals) 方法存在局限性,比如难以处理复杂场景下的多目标交互问题。因此,研究者提出了无需依赖 OTSP 的新框架,即 P2BNet,从而实现了更高的效率与鲁棒性。 #### 实现细节探讨 为了更好地理解如何部署或改进 P2BNet,可以从以下几个方面入手: - **数据预处理**: 对输入图像执行标准化操作,并将单点标签转换成适合后续计算的形式。 - **损失函数构建**: 结合分类误差与回归偏差共同指导模型收敛过程。 - **推理流程展示**: ```python import torch from p2bnet.models import build_model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = build_model(config).to(device) checkpoint = torch.load('path/to/checkpoint.pth', map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) def infer(image_tensor): image_tensor = image_tensor.to(device) outputs = model(image_tensor) return outputs ```
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% 主脚本部分 ===================================================== % 读取数据 data = readtable('cirrhosis_processed.xlsx'); % 离散化连续变量 data.Bilirubin_disc = discretize(data.Bilirubin, [0, 1, 2, max(data.Bilirubin)],... 'categorical', {'low', 'medium', 'high'}); data.Albumin_disc = discretize(data.Albumin, [0, 3.5, 4.5, max(data.Albumin)],... 'categorical', {'low', 'normal', 'high'}); data.Cholesterol_disc = discretize(data.Cholesterol, [0, 200, 240, max(data.Cholesterol)],... 'categorical', {'low', 'normal', 'high'}); % 编码分类变量 data.Sex = grp2idx(categorical(data.Sex)); % F=1, M=2 data.Edema = grp2idx(categorical(data.Edema)); % N=1, S=2, Y=3 data.Status = grp2idx(categorical(data.Status)); % C=1, CL=2, D=3 data.Stage = grp2idx(categorical(data.Stage)); % 1,2,3,4 % 选择关键变量 vars = {'Age', 'Sex', 'Edema', 'Bilirubin_disc', 'Albumin_disc', 'Cholesterol_disc', 'Stage', 'Status'}; data_processed = data(:, vars); % 定义节点顺序(医学知识驱动) node_order = {'Age', 'Sex', 'Edema', 'Bilirubin_disc', 'Albumin_disc', 'Cholesterol_disc', 'Stage', 'Status'}; % 离散化水平 ns = [3 2 3 3 3 3 4 3]; % 各变量的离散状态数 % 转换数据为矩阵 data_matrix = table2array(varfun(@double, data_processed)); % K2算法学习结构 dag = learn_struct_K2(data_matrix, ns, 1:8, 'max_fan_in', 3); % 可视化网络 draw_graph(dag, node_order); % 创建贝叶斯网络 bnet = mk_bnet(dag, ns); for i = 1:8 bnet.CPD{i} = tabular_CPD(bnet, i); end bnet = learn_params(bnet, data_matrix'); % 示例:预测高风险患者 patient_high_risk = [60, 1, 3, 3, 1, 1, 4]; risk_high = predict_death_risk(bnet, patient_high_risk); fprintf('高风险患者死亡概率: %.2f\n', risk_high); % 示例:预测低风险患者 patient_low_risk = [50, 1, 1, 1, 2, 2, 2]; risk_low = predict_death_risk(bnet, patient_low_risk); fprintf('低风险患者死亡概率: %.2f\n', risk_low); % 分析水肿(Edema)与死亡风险的关系 engine = jtree_inf_engine(bnet); evidence = cell(1,8); evidence{3} = 3; % 固定Edema=Y (严重水肿) [engine, ~] = enter_evidence(engine, evidence); marg_edema = marginal_nodes(engine, 8); fprintf('P(死亡|严重水肿) = %.2f\n', marg_edema.T(3)); % 分析高胆红素与阶段的关系 evidence = cell(1,8); % 重置证据 evidence{4} = 3; % Bilirubin=high [engine, ~] = enter_evidence(engine, evidence); marg_stage = marginal_nodes(engine, 7); stage_probs = marg_stage.T; fprintf('P(Stage|高胆红素):\n'); fprintf('Stage1: %.2f, Stage2: %.2f, Stage3: %.2f, Stage4: %.2f\n',... stage_probs(1), stage_probs(2), stage_probs(3), stage_probs(4)); % 函数定义部分 =================================================== function risk = predict_death_risk(bnet, patient_data) engine = jtree_inf_engine(bnet); evidence = cell(1,8); for i = 1:7 evidence{i} = patient_data(i); end [engine, ~] = enter_evidence(engine, evidence); marg = marginal_nodes(engine, 8); % Status节点 risk = marg.T(3); % P(Status=D) end % ========== 必备函数实现 ========== function dag = learn_struct_K2(data, ns, order, varargin) % 参数设置 max_fan_in = 3; for i = 1:2:length(varargin) if strcmp(varargin{i}, 'max_fan_in') max_fan_in = varargin{i+1}; end end num_nodes = length(ns); dag = zeros(num_nodes); % 初始化空图 % 按照节点顺序处理每个节点 for i = 2:num_nodes node = order(i); pred = order(1:i-1); % 排序在前的节点 parents = []; current_score = computeBICScore(data, node, parents, ns); % 尝试添加父节点 while ~isempty(pred) && length(parents) < max_fan_in best_score = -inf; best_node = 0; % 测试每个可能的父节点 for j = 1:length(pred) candidate = pred(j); test_parents = [parents, candidate]; test_score = computeBICScore(data, node, test_parents, ns); if test_score > best_score best_score = test_score; best_node = candidate; end end % 如果分数提高则添加父节点 if best_score > current_score parents = [parents, best_node]; pred = setdiff(pred, best_node); current_score = best_score; else break; end end % 添加确定的边 for p = parents dag(p, node) = 1; end end end function score = computeBICScore(data, node, parents, ns) [num_samples, ~] = size(data); score = 0; if isempty(parents) % 没有父节点的情况 counts = histcounts(data(:, node), 1:(ns(node)+1)); counts = counts(1:ns(node)); valid = counts > 0; % 修复的表达式:添加了必要的括号 score = sum(counts(valid) .* log(counts(valid)/num_samples); d = ns(node) - 1; else % 有父节点的情况 parent_values = data(:, parents); [unique_parents, ~, group_idx] = unique(parent_values, 'rows'); num_parent_configs = size(unique_parents, 1); for j = 1:num_parent_configs idx = (group_idx == j); N_j = sum(idx); if N_j > 0 counts = histcounts(data(idx, node), 1:(ns(node)+1)); counts = counts(1:ns(node)); valid = counts > 0; % 修复的表达式:添加了必要的括号 score = score + sum(counts(valid) .* log(counts(valid)/N_j); end end d = (ns(node) - 1) * num_parent_configs; end % BIC分数 = 似然度 - 复杂度惩罚 penalty = (d / 2) * log(num_samples); score = score - penalty; end function draw_graph(adj, node_names) % 创建有向图对象 G = digraph(adj, node_names); % 绘制图形 figure; h = plot(G, 'Layout', 'layered', 'Direction', 'down'); % 美化设置 h.NodeColor = [0.2 0.6 0.8]; h.MarkerSize = 10; h.ArrowSize = 12; h.LineWidth = 1.5; h.NodeFontSize = 12; h.EdgeColor = [0.3 0.3 0.3]; title('贝叶斯网络结构'); end function bnet = mk_bnet(dag, ns) bnet.dag = dag; bnet.ns = ns; bnet.CPD = cell(1, length(ns)); end function cpd = tabular_CPD(bnet, node) parents = find(bnet.dag(:, node))'; parent_ns = bnet.ns(parents); num_parent_states = prod(parent_ns); % 初始化均匀分布的CPT cpd = struct(); cpd.parents = parents; cpd.num_parent_states = parent_ns; cpd.cpt = ones(bnet.ns(node), num_parent_states) / bnet.ns(node); end function bnet = learn_params(bnet, data) [num_nodes, num_samples] = size(data); for i = 1:num_nodes cpd = bnet.CPD{i}; parents = cpd.parents; if isempty(parents) % 无父节点 counts = histcounts(data(i, :), 1:(bnet.ns(i)+1)) + 1; % 拉普拉斯平滑 cpd.cpt = counts(1:bnet.ns(i)) / sum(counts); else % 有父节点 parent_values = data(parents, :); [unique_parents, ~, group_idx] = unique(parent_values', 'rows'); num_configs = size(unique_parents, 1); counts = ones(bnet.ns(i), num_configs); % 初始化平滑计数 % 收集计数 for j = 1:num_configs mask = (group_idx == j); for k = 1:bnet.ns(i) counts(k, j) = counts(k, j) + sum(data(i, mask) == k); end end % 归一化 for j = 1:num_configs counts(:, j) = counts(:, j) / sum(counts(:, j)); end cpd.cpt = counts; end bnet.CPD{i} = cpd; end end function engine = jtree_inf_engine(bnet) engine.bnet = bnet; engine.evidence = []; end function [engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence) engine.evidence = evidence; loglik = 0; % 简化实现,不计算对数似然 end function marg = marginal_nodes(engine, node) bnet = engine.bnet; evidence = engine.evidence; num_nodes = length(bnet.ns); % 创建所有可能的配置 configs = allcomb(1:bnet.ns(node)); marg.T = zeros(bnet.ns(node), 1); % 计算未归一化的边际概率 for i = 1:bnet.ns(node) evidence{node} = i; marg.T(i) = calc_joint_prob(bnet, evidence); end % 归一化 total = sum(marg.T); if total > 0 marg.T = marg.T / total; else marg.T = ones(size(marg.T)) / length(marg.T); end end function prob = calc_joint_prob(bnet, evidence) num_nodes = length(bnet.ns); prob = 1; for i = 1:num_nodes if ~isempty(evidence{i}) cpd = bnet.CPD{i}; parent_vals = []; % 获取父节点值 for p = cpd.parents if isempty(evidence{p}) % 如果父节点无证据,使用最可能值(简化处理) parent_vals = [parent_vals, 1]; else parent_vals = [parent_vals, evidence{p}]; end end % 计算CPT索引 if isempty(parent_vals) cpt_index = 1; else lin_index = num2cell(parent_vals); cpt_index = sub2ind(cpd.num_parent_states, lin_index{:}); end % 累乘概率 node_val = evidence{i}; prob = prob * cpd.cpt(node_val, cpt_index); end end end function comb = allcomb(max_vals) % 生成笛卡尔积 if isempty(max_vals) comb = []; return; end [grids{1:length(max_vals)}] = ndgrid(1:max_vals(1)); comb = cell2mat(cellfun(@(x) x(:), grids, 'UniformOutput', false)); end文件: learn_struct_K2.m 行: 65 列: 68 无效表达式。调用函数或对变量进行索引时,请使用圆括号。否则,请检查不匹配的分隔符。就解决这个问题的代码

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