Detection of ADHD based on Eye Movements during Natural Viewing论文代码复现

本文主要是介绍Detection of ADHD based on Eye Movements during Natural Viewing论文代码复现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Detection of ADHD based on Eye Movements during Natural Viewing论文的复现

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.01377.pdf
代码链接:https://github.com/aeye-lab/ecml-ADHD

在这里插入图片描述

1.环境搭建

  • 原始环境搭建存在不兼容,修改后requiremen.txt
    降低安装包的版本就可以
joblib==1.0.1
Keras==2.4.3
matplotlib==3.4.0
numpy==1.24.4
opencv_python==4.5.1.48
pandas==1.2.3
scikit_learn==1.1.1
scipy==1.10.1
seaborn==0.11.1
tensorflow==2.4.0
tqdm==4.59.0

2. 数据准备

2.1. 训练视频下载

  • youtube视频下载:用chrome插件下载

2.2. ffmpeg做成图片(自己写了个代码):

  • 下面是我写的:
sudo apt install ffmpeg
import os
import subprocess# 定义你的根目录
root_dir = '/home/ywj/work/code/ecml-ADHD/Data/videos'# 遍历根目录
for subdir, dirs, files in os.walk(root_dir):for file in files:# 检查文件是否为MP4视频if file.endswith(".mp4"):video_path = os.path.join(subdir, file)# 构造输出格式,帧图像将保存在与视频相同的目录中output_path = os.path.join(subdir, "frame{}.jpg")# 构造ffmpeg命令command = ['ffmpeg', '-i', video_path, '-vf', 'fps=1', output_path.format('%d')]# 执行命令subprocess.run(command)print(f'完成处理视频: {video_path}')print("所有视频处理完成。")
  • 处理结果
    在这里插入图片描述
  • 再将图片的序号改为从0开始就行

2.3. 生成所有视频的saliency 图

bash gen_saliency_map_data.sh

在这里插入图片描述

2.4. 生成模型输入数据

bash gen_model_input_data.sh

3. 模型训练

bash run_models.sh

4.BUG解决

cudann Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8’

https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/122729896

  • 我是cuda11.1 ubuntu18.04:
    https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/

Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.10’

https://zhuanlan.zhihu.com/p/340204428

这篇关于Detection of ADHD based on Eye Movements during Natural Viewing论文代码复现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/865974

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