SAR-RARP50
基于OCHRA标注的体内手术错误检测数据集，针对前列腺根治术缝合任务，包含48个视频的帧级别错误标签。
基本信息
资源简介
SAR-RARP50
【一句话概览】
本数据集是 GitHub 公开数据集，主题涵盖 mamba、sedmamba、surgical-error-detection，Apache-2.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《wzjialang/SEDMamba》。源站首次发布：2024-08-31。
【数据内容】
源站原始描述：[IEEE RA-L Best Paper Award - Honorable Mentions] PyTorch Implementation for ''SEDMamba: Enhancing Selective State Space Modelling with Bottleneck Mechanism and Fine-to-Coarse Temporal Fusion for Efficient Error Detection in Robot-Assisted Surgery'' # SEDMamba: Enhancing Selective State Space Modelling with Bottleneck Mechanism and Fine-to-Coarse Temporal Fusion for Efficient Error Detection in Robot-Assisted Surgery This repository contains the official PyTorch implementation of the paper: > SEDM…
【主题与分类】
主题标签：mamba、sedmamba、surgical-error-detection。
【获取与许可】
源站页面：https://github.com/wzjialang/SEDMamba
使用许可：Apache-2.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-12-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/wzjialang/SEDMamba.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/wzjialang/SEDMamba/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
Setup & Usage for the Code
SAR-RARP50 Dataset with Error Annotations
- Clone the repository:
git clone https://github.com/wzjialang/SEDMamba.git
- Download error annotation dataset here and unzip it under
./datafolder:
cd SEDMamba
unzip error_annotation_SAR-RARP50.zip -d ./data
The structure of data folders:
(root folder)
├── SEDMamba
| ├── data
| | ├── train_emb_DINOv2
| | | ├── video_1.pkl
| | | ├── ...
| | ├── test_emb_DINOv2
| | | ├── video_41.pkl
| | | ├── ...
| ├── baseline
| ├── ...
Each .pkl file is a dictionary with the following keys:
- ‘‘feature’’: spatial embedding sequence (5Hz) extracted using DINOv2.
Shape: [video_length, feature_dimension] - ‘‘error_GT’’: binary error annotations on frame level (5Hz),
0means normal,1means error. Shape: [video_length] - ‘‘image_name’’: corresponding frame names. Shape: [video_length]
Install dependencies:
Ensure you have the following dependencies:
- mamba-ssm
- Python 3.9+
- PyTorch 1.12+
- CUDA 11.6+
- Example Installation
conda create -n sedmamba python=3.9
conda activate sedmamba
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
pip install mamba-ssm
pip install mamba-ssm[causal-conv1d]
pip install mamba-ssm[dev]
Inference & Visualization & Train
Inference SEDMamba model:
python inference.py -exp Inference_SEDMamba -dp ./data -cls 1 -gpu_id cuda:0 -w 4 -weight ./weight/SEDMamba.pth
-exp: experiment name-dp: dataset path-cls: class number (1for binary classification)
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