FILE_INDEX.md

📚 Medical Image Segmentation - File Index

🎯 Quick Navigation

🚀 Bắt Đầu Nhanh (3 lệnh)

# 1. Chạy ứng dụng web
python app.py

# 2. Hoặc chạy Jupyter demo
jupyter notebook demo.ipynb

# 3. Hoặc train model mới
python train.py --data ./prepared_data

---

📋 Danh Sách File & Công Dụng

🔴 Core Scripts (Chính)

File	Mô Tả	Lệnh
app.py	Web interface (Gradio)	python app.py
demo.ipynb	Interactive Jupyter demo	jupyter notebook demo.ipynb
download_dataset.py	Tải dataset từ Kaggle	python download_dataset.py
prepare_dataset.py	Chuẩn bị data (split, RLE decode)	python prepare_dataset.py
train.py	Train SegFormer model	python train.py --data ./prepared_data
test.py	Test & evaluation	python test.py --model ./models/best_model

📚 Documentation (Tài Liệu)

File	Nội Dung
TRAINING_GUIDE.md	📖 Hướng dẫn chi tiết từng bước
IMPLEMENTATION_SUMMARY.md	🎉 Tóm tắt triển khai
FILE_INDEX.md	📚 File này - danh sách file
README.md	ℹ️ Info gốc của dự án

🗂️ Directories (Thư Mục)

Thư Mục	Nội Dung
segformer_trained_weights/	Pre-trained model weights
samples/	Sample images để test
data/	Raw dataset (sau tải)
prepared_data/	Processed dataset (sau chuẩn bị)
models/	Trained models (sau training)
test_results/	Test predictions (sau test)

---

🎯 Hướng Dẫn Sử Dụng Theo Mục Đích

📥 Chỉ muốn test demo

# 1. Chạy app web
python app.py
# Truy cập: http://127.0.0.1:7860

# 2. Hoặc dùng notebook
jupyter notebook demo.ipynb

File: app.py, demo.ipynb, segformer_trained_weights/

---

📖 Muốn hiểu cách hoạt động

Đọc các file tài liệu theo thứ tự:

1. Bắt đầu: IMPLEMENTATION_SUMMARY.md
2. Chi tiết: TRAINING_GUIDE.md
3. Code: app.py hoặc demo.ipynb

---

🏋️ Muốn train model mới

# Step 1: Tải dataset (yêu cầu Kaggle API)
python download_dataset.py

# Step 2: Chuẩn bị dữ liệu
python prepare_dataset.py

# Step 3: Train model
python train.py --epochs 20 --batch-size 8

# Step 4: Test model
python test.py --model ./models/best_model --visualize

Files: download_dataset.py, prepare_dataset.py, train.py, test.py

---

🧪 Chỉ muốn test model hiện có

python test.py \
    --model ./segformer_trained_weights \
    --test-images ./samples \
    --visualize

File: test.py

---

🔧 Script Chi Tiết

download_dataset.py

Tải UW-Madison GI Tract dataset từ Kaggle

• ✅ Kiểm tra Kaggle API
• ✅ Tải ~10GB data
• ✅ Giải nén
• ✅ Verify structure

Yêu cầu: Kaggle API key (https://www.kaggle.com/account)

python download_dataset.py

---

prepare_dataset.py

Xử lý RLE encoding thành image masks

• ✅ Giải mã RLE
• ✅ Chia train/val/test (80/10/10)
• ✅ Tạo folder structure
• ✅ Thống kê data

python prepare_dataset.py

Đầu vào: data/ (từ Kaggle)
Đầu ra: prepared_data/

---

train.py

Train SegFormer model mới

• ✅ Load pre-trained SegFormer-b0
• ✅ Custom training loop
• ✅ Validation mỗi epoch
• ✅ Save best model
• ✅ Loss history

python train.py \
    --data ./prepared_data \
    --epochs 20 \
    --batch-size 8 \
    --learning-rate 1e-4

Tham số:

• --data: Path to prepared_data
• --output-dir: Model output (mặc định: ./models)
• --epochs: Số epoch (mặc định: 10)
• --batch-size: Batch size (mặc định: 8)
• --learning-rate: Learning rate (mặc định: 1e-4)
• --num-workers: DataLoader workers (mặc định: 4)

Đầu ra: models/best_model/, models/final_model/

---

test.py

Test model & tính metrics

• ✅ Evaluate trên test set
• ✅ Tính mIoU, Precision, Recall
• ✅ Per-class metrics
• ✅ Tạo visualizations
• ✅ Export JSON results

python test.py \
    --model ./models/best_model \
    --test-images ./prepared_data/test_images \
    --test-masks ./prepared_data/test_masks \
    --output-dir ./test_results \
    --visualize \
    --num-samples 10

Tham số:

• --model: Path to model (bắt buộc)
• --test-images: Test images folder (bắt buộc)
• --test-masks: Test masks folder (bắt buộc)
• --output-dir: Output folder (mặc định: ./test_results)
• --visualize: Tạo visualizations (flag)
• --num-samples: Số samples visualize (mặc định: 5)

Đầu ra: test_results/evaluation_results.json, visualizations

---

app.py

Web interface sử dụng Gradio

• ✅ Upload ảnh
• ✅ Real-time prediction
• ✅ Color-coded segmentation
• ✅ Confidence scores
• ✅ Sample images

python app.py

Truy cập: http://127.0.0.1:7860

Cộn: 🔵 Blue = Stomach, 🟢 Green = Small bowel, 🔴 Red = Large bowel

---

demo.ipynb

Jupyter notebook interactive

• Section 1: Imports & Config
• Section 2: Load model
• Section 3: Preprocessing
• Section 4: Prediction function
• Section 5: Load samples
• Section 6: Visualize results
• Section 7: Create overlays
• Section 8: Batch evaluation

jupyter notebook demo.ipynb

---

📚 Tài Liệu

TRAINING_GUIDE.md

Hướng dẫn hoàn chỉnh:

• 📖 Tổng quan dự án
• 🚀 Quick start
• 📚 Step-by-step guide
• 🧪 Testing & evaluation
• 💻 Custom model usage
• 📊 Dataset format
• 🔧 Troubleshooting
• 📈 Performance tips

IMPLEMENTATION_SUMMARY.md

Tóm tắt triển khai:

• ✅ Những gì đã triển khai
• 🚀 Full workflow
• 📊 Feature table
• 💡 Quick examples
• ✨ Highlights

---

🎓 Learning Path

Beginner (Bắt đầu):

1. Đọc: IMPLEMENTATION_SUMMARY.md
2. Chạy: python app.py
3. Thử: jupyter notebook demo.ipynb

Intermediate (Trung bình):

1. Đọc: TRAINING_GUIDE.md
2. Chạy: python download_dataset.py → prepare_dataset.py
3. Understand: Code trong train.py

Advanced (Nâng cao):

1. Sửa hyperparameters trong train.py
2. Thêm data augmentation
3. Thử architectures khác
4. Fine-tune cho use case của bạn

---

🎯 Cheat Sheet

Mục đích	Lệnh
Demo web	python app.py
Jupyter	jupyter notebook demo.ipynb
Tải data	python download_dataset.py
Prep data	python prepare_dataset.py
Train	python train.py --epochs 20
Test	python test.py --model ./models/best_model --visualize
Help	Xem --help: python train.py --help

---

📞 Troubleshooting

Nếu gặp lỗi:

1. Xem error message chi tiết
2. Check TRAINING_GUIDE.md phần Troubleshooting
3. Verify folders & permissions
4. Kiểm tra Python version (3.8+)

Common issues:

• GPU not found? → Model sẽ auto switch sang CPU
• Kaggle error? → Xem hướng dẫn setup API key
• Out of memory? → Giảm --batch-size
• Slow? → Tăng --num-workers

---

📊 Model Info

Kiến trúc: SegFormer-B0 (HuggingFace) Classes: 4 (Background + 3 organs) Input: 288x288 RGB images Normalization: ImageNet (mean, std) Framework: PyTorch Inference: ~100ms per image (CPU)

---

🎨 Color Legend

🔴 Red (#FF0000)     = Large bowel
🟢 Green (#009A17)   = Small bowel
🔵 Blue (#007fff)    = Stomach
⚪ White (0)          = Background

---

📈 Expected Results

• mIoU: 0.60-0.75 (depending on training)
• Precision: 0.70-0.85
• Recall: 0.60-0.80
• Inference time: 0.1-0.5s per image

---

🔗 Links

• 📚 HuggingFace SegFormer: https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/segformer
• 🔗 Gradio: https://www.gradio.app/
• 🔬 PyTorch: https://pytorch.org/
• 🏆 Kaggle Challenge: https://www.kaggle.com/competitions/uw-madison-gi-tract-image-segmentation

---

✨ Features Checklist

• ✅ Web interface (Gradio)
• ✅ Jupyter notebook
• ✅ Dataset download (Kaggle)
• ✅ Data preparation (RLE decode)
• ✅ Model training (SegFormer)
• ✅ Model testing & evaluation
• ✅ Confidence scores
• ✅ Visualizations
• ✅ Batch processing
• ✅ Complete documentation
• ✅ Error handling
• ✅ GPU/CPU support

---

Ready to go! 🚀

Chọn một script ở trên và bắt đầu!