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Grand-challenge向けの環境準備 Part.2(ローカルPCでの提出用ファイルの準備方法) - Qiita
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drive-vessels-unet/ ├ train.py # モデルの学習を行うPythonファイル ├ dataloader.py # train.pyから... drive-vessels-unet/ ├ train.py # モデルの学習を行うPythonファイル ├ dataloader.py # train.pyから呼び出されるデータの読み出し機能のモジュール ├ best_metric_model_segmentation2d_dict.pth # train.pyで学習したモデルの重みファイル ├ inference.py # 学習済みの重みファイルを使って推論を行うPythonファイル ├ VesselSegmentation/ # 推論を行うプログラムをGrand Challengeに提出できる形態に変えた完成形 ├ (省略) ├ (省略) train.py と inference.py をざっと見ると、それぞれかなりシンプルなコードとなっています。 VesselSegmentation フォルダ以下がGrand Challenge