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这篇题为 《RevisedMedYOLO: Unlocking Model Performance by Careful Training Code Inspection》 的论文，由 Fraunhofer MEVIS 的研究团队发表，主要围绕对 MedYOLO 这一用于3D医学图像目标检测的模型进行代码审查与修复，从而显著提升其性能。

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一、研究背景与问题提出

1.1 MedYOLO 简介

• MedYOLO 是基于 YOLOv5 的3D医学图像目标检测模型。
• 优点：轻量、高效，适用于医学图像中的器官和病变检测。
• 问题：在原论文中，MedYOLO 在 LIDC（肺结节检测） 和 BraTS（脑肿瘤检测） 数据集上表现不佳，尤其是大模型配置完全无法训练。

1.2 研究动机

• 作者怀疑是训练代码实现问题导致模型无法收敛。
• 通过仔细审查和修复训练代码，提出了 RevisedMedYOLO，使其在原本失败的任务上也能有效学习。

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二、方法：修复的关键问题

作者在训练代码中发现了三个关键问题并进行了修复：

1. 数据集未打乱

• 原代码在训练时未对数据进行打乱，导致梯度估计有偏，影响模型收敛。
• 修复：启用训练数据的随机打乱。

2. 偏差初始化错误

• 在从2D YOLOv5 迁移到3D MedYOLO 时，目标性偏差 的初始化未正确适配。
• 结果：模型初始时预测的边界框在一个维度上极窄，且过度预测前景。
• 修复：正确初始化目标性神经元的偏差。

3. 边界框坐标 clamping 错误

• 在随机缩放增强中，当缩放因子 >1 时，边界框高度未正确限制在图像范围内。
• 修复：修正 clamping 逻辑，确保边界框不超出图像范围。

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三、实验设置

数据集与划分：

• LIDC：肺结节检测，704/101/201（训练/验证/测试）
• BraTS：脑肿瘤检测，876/125/250（训练/验证/测试）

模型配置：

• 图像尺寸：350×350×350
• 小模型：宽度乘数 0.5，深度乘数 0.33
• 大模型：宽度和深度乘数均为 1

评估指标：

• AP@0.5：IoU阈值为0.5时的平均精度
• AP@0.1：IoU阈值为0.1时的平均精度（更宽松，适用于3D检测）

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四、实验结果

数据集（模型）	MedYOLO@0.5	RevisedMedYOLO@0.5	RevisedMedYOLO@0.1
LIDC（小）	0.000	0.102	0.361
BraTS（小）	0.861	0.747	0.813
BraTS（大）	0.000	0.008	0.411

关键发现：

1. LIDC：原模型完全失败，RevisedMedYOLO 取得 AP@0.5=0.102，说明模型可以学习。
2. BraTS（小）：性能与原模型相当，说明修复未引入负面影响。
3. BraTS（大）：原模型完全失败，RevisedMedYOLO 略有提升，但仍不理想。
   • 分析：大模型在训练集上过拟合，验证集性能停滞。

关于 AP@0.1 的补充说明：

• 在3D检测中，IoU=0.5 的要求过于严格，许多正确检测的框被误判为负样本。
• 使用 IoU=0.1 时，所有模型的 AP 显著提升，说明模型实际上能检测到更多目标。

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五、结论与未来工作

主要结论：

• 通过代码审查与修复，MedYOLO 在原本失败的任务上也能成功训练。
• 强调了实现细节对深度学习模型性能的关键影响。

未来方向：

• 进一步调参、增加数据增强（如旋转、强度增强）以提升性能。
• 与现有3D医学检测方法（如 nnDetection）进行系统对比。

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六、启示与意义

• 代码实现的质量 直接影响模型性能，尤其在从2D迁移到3D时需格外小心。
• 评估指标的选择 对3D检测任务尤为重要，IoU阈值需合理设定。
• 模型大小与过拟合：大模型在某些医学图像任务中容易过拟合，需谨慎使用。

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