# xuniranse-3759

**Repository Path**: haobinjun/xuniranse-3759

## Basic Information

- **Project Name**: xuniranse-3759
- **Description**: AIC 2026 算法挑战赛道 赛题五 基于虚拟染色的免疫组化图像生成（3759）复赛方案与代码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-10-05
- **Last Updated**: 2026-10-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 交付说明（README）

**赛题**：2026 AIC 第八届全球校园人工智能算法精英大赛 · 算法挑战赛道 · 赛题五「基于虚拟染色的免疫组化图像生成」（编号 3759）
**参赛编号**：AIC-2026-44947989 ｜ **团队名称**：码上云开工 ｜ **队长**：王佳怡
**阶段**：复赛

---

## 一、交付清单

| # | 内容 | 位置 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | **测试集输出结果** | `AIC-2026-44947989-赛题结果文档/submission_mtfull_1marker_CD45RO_rgb.zip` | 560 张 8-bit RGB JPEG，结构 `results/test/CD45RO/<原名>_fake.jpg` |
| 2 | **技术方案（PDF）** | `AIC-2026-44947989-技术方案.PDF` | 15 页，正文约 7600 汉字 |
| 3 | 技术方案源文件 | `AIC-2026-44947989-技术方案.md` | 报告 Markdown 源（PDF 的可编辑版本，便于评审核对） |
| 4 | 架构图 | `AIC-2026-44947989-技术方案-架构图.svg` | 技术方案图 1 的矢量源文件 |
| 5 | **算法代码** | `AIC-2026-44947989-代码与数据/` | 训练 + 模型 + 打包 + 评测，共 5 个 .py |
| 6 | **模型权重** | `AIC-2026-44947989-模型文件/CD45RO.pt`（54.7 MB） | 最终交付模型，单输出，一个 checkpoint |
| 7 | **运行环境说明** | `AIC-2026-44947989-代码与数据/环境说明与复现步骤.md` + `requirements.txt` | 含逐步复现命令 |
| 8 | 结果文档说明 | `AIC-2026-44947989-赛题结果文档/结果文档说明.md` | 说明该结果对应排行榜最高分，含复现命令 |
| 9 | 报告构建脚本 | `AIC-2026-44947989-代码与数据/build_report.py` | 由 Markdown 生成报告 HTML，体现报告本身可复现 |

## 二、最终成绩

| 项目 | 数值 |
|---|---|
| **官方评测综合得分（排行榜最高分）** （截至 2026-10-05 20:00 定榜） | **78.4041** |
| **定榜名次** | **第 109/161（68 百分位）→ 复赛三等奖区间** |
| 半决赛推荐线（一、二等奖，前 40%） | 78.6387 — 差 0.235，**未进入半决赛** |
| 复赛基准线 | 69.3（超出 8.1 分） |
| 最终提交标记 | CD45RO（单标记） |
| 真实 SSIM / PSNR | **0.892907 / 26.501 dB** |
| 模型规模 | 14.31 M 参数 / 54.7 MB |
| 输出校验 | 缺失图 0、异常图 0、输出数 1、标记正确识别 |

按赛题"多输出取平均、最低可只提交 1 种标记"的规则，我们只提交预测质量最高的 CD45RO 单标记。

## 三、交付物自洽性验证（已执行）

交付审查最关心"报告、代码、权重、结果"四者是否自洽。我们做了如下验证并留档：

1. **权重可加载且与报告描述一致**：`make_sub.py` 读 `模型文件/CD45RO.pt` 后自动探测出 `base=64 norm=gn in_ch=1 params=14.31M`，与报告 2.2 节一致；
2. **交付物可复现最高分结果**：用**交付目录内的代码 + 交付目录内的模型**在官方测试输入上重新推理，产出 560 张图；
3. **逐位一致性**：将上述 560 张图与 `赛题结果文档` 中实际取得 78.4041 的压缩包逐张比对 MD5 —— **560/560 完全相同，0 张不同**。

```
提交的图    : 560
复现的图    : 560
逐字节相同  : 560
不同        : 0
```

## 四、模型说明（重要）

交付的 `CD45RO.pt` **是一个标准的单输出模型**，不是集成、不是多模型、只有一个 checkpoint。

它来自一次**多任务训练**：共享的 ImageNet 预训练 ResNet-18 编码器 + 四个输出头（同时学习 HLA-DR / CD45RO / Vimentin / CD68），损失为四个标记损失之和。训练结束后，我们只保留 CD45RO 对应的输出通道（`head.weight[0:1]`、`head.bias[0:1]`），因此：

- 交付物满足赛题"仅一个最终模型、仅一个 checkpoint"的要求；
- 打包与推理流程与普通单输出模型完全一致，无需任何特殊处理；
- 多任务训练的作用是给共享编码器提供 4 倍监督信号（实测留出 +0.0011 SSIM），**不是**在推理阶段融合多个模型。

同目录的 `CD45RO.pt.norm` 是训练程序自动写出的配置说明（输入归一化方式、主干类型、通道数、归一化层类型），由打包脚本自动读取，用于消除"训练端与推理端预处理不一致"的风险。

## 五、复现方式（最短路径）

```bash
# 1. 依赖
pip install -r AIC-2026-44947989-代码与数据/requirements.txt

# 2. 出包（使用交付的模型，约 40 秒）
python AIC-2026-44947989-代码与数据/make_sub.py \
    --test_dapi <DATA_ROOT>/test/DAPI \
    --ckpt_dir AIC-2026-44947989-模型文件 \
    --out results --markers CD45RO --tta 1 --rgb 1 --quality 95

# 3. 训练复现（可选；全量 2380 张 / 80 轮 / RTX 5090 约 25 分钟）
python AIC-2026-44947989-代码与数据/exp.py --data <DATA_ROOT>/train \
    --markers CD45RO,HLA-DR,Vimentin,CD68 --multitask --mt_channel 0 \
    --backbone resnet18 --in_ch 1 --base 64 --norm gn \
    --loss ssim_l1 --w_ssim 1.0 --w_l1 0.5 \
    --lr 1e-3 --wd 1e-5 --batch 8 --epochs 80 \
    --deterministic --save_last \
    --save CD45RO.pt --out CD45RO.json --log train.log
```

## 六、合规要点（对应技术方案 1.4 / 2.5 节）

- 训练、验证、推理**仅使用赛事官方发布的复赛数据集**；模型编码器使用 **ImageNet 公开预训练权重**作为初始化（符合赛题规则 I.11），未使用任何外部病理/IHC 数据训练或微调；
- 随机种子固定 **2026**，并启用确定性内核，同配置逐位可复现；
- 训练集与验证集为 **ROI 级隔离**；测试集 4 个 ROI（017/025/053/095）与训练集 17 个 ROI 完全不相交，无数据泄漏；
- 推理仅使用**一个最终模型结构 + 一个最终 checkpoint**；TTA 为同一 checkpoint 的固定几何变换（4 向翻转）且**等权平均**，预测后逆变换回原坐标；
- **无任何预测后处理**（无阈值/二值化、无形态学操作、无去噪/平滑/锐化、无 Gamma/亮度/对比度调整、无直方图匹配、无 CLAHE、无人工修正）；
- 未使用 Test-Time Training / Adaptation，未在测试阶段更新任何归一化层统计量；
- 未使用测试集标签或其衍生信息进行训练、调参或后处理。