本次实战项目为使用预训练nnU-Net模型列腺数据集转换为正
原创
2023-06-14 21:33:09
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上述命令可以对一个目录下的文件进行批量预测，但是预测的文件名要符合特定规律，必须是.nii.gz结尾，而且文件名中要包含通道方法。
作者丨ChaucerG本文描述了基于nn-UNet试验了几种改进，包括使用更大的网络、用GN替换BN以及在解码器中使用Axial Attention。与Baseline相比，量化指标略有改进。在unseen test data的最终排名中，nn-UNet赢得了第一名的好成绩。1改进策略1.1 数据方面BraTS2021包括了来自2000名患者的多参数MRI扫描结果，其中1251人的图像提供了分
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2022-07-29 09:24:57
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本节课程内容包括：（1）Linear regression (线性回归)（2）Gradient descent（梯度下降）（3）Normal equations（正规方程组）（下篇博文分析正规方程组）首先引入以下变量：（在今后的机器学习中都会使用到这些变量）以上篇博文中提到的房屋面积和房价为例，对于监督学习而言，整个过程如下：Training Set代表训练集（即我们收集到的很多数据），我们将这些
1.文字回答：按照自己的观点，总结对于语义分割的理解语义分割是对一张图片的每一个像素点进行分类，并将每个类别（车，车道，人物，建筑，天空）用不同的颜色标注出来。它是计算机视觉中的关键任务之一，越来越多的应用场景需要从影响中推理出相关的知识和语义。语义分割可以帮助场景理解2.文字回答：怎样理解论文中的Figure 2 ？ 图2展示了如何把分类网络的back
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2024-04-01 17:45:40
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基础知识·指标map指标：综合衡量效果：精度+召回率。MAP是所有类别的平均。IOU：交并比，交集比并集YOLO-V1·整体思想V1检测系统把检测作为一个回归问题去处理。对于输入的图片，首先将图片划分为S*S区域，如果目标中心点落到一个grid cell内，这个cell负责检测这个目标。每个grid cell预测B个bounding boxes和confidence（判断是否为物体的置
如果你曾经使用过nnUNet V1，那你一定明白数据集的命名是有严格要求的，必须按照特定的格式来进行命名
原创
2023-10-01 10:04:44
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nnUNet是什么？nnU-Net是由德国癌症研究中心、海德堡大学以及海德堡大学医院研究人员(Fabian Isensee, Jens Petersen, Andre Klein)提出来的一个自适应任何新数据集的医学影像分割框架，该框架能根据给定数据集的属性自动调整所有超参数，整个过程无需人工干预。仅仅依赖于朴素的U-Net结构（就是原始U-Net）和鲁棒的训练方案，nnU-Net在六个得到公认的
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2023-09-07 15:03:06
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【深度学习】深入浅出nnUnet的数据处理方法文章目录1 nnUNet数据预处理crop方法2 预测结果可视化3 如何针对三维医学图像分割任务进行通用数据预处理：nnUNet中预处理流程总结 3.1 数据格式转换 3.2 图像裁剪Crop 3.3 重采样Resample 3.4 标准化Normalization4 后处理1 nnUNet数据预处理crop方法plan_and_preprocess运行分割，首先需要对数据集进行数据预处理，这也是nnUNet的精髓所在。nnUNet_
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2021-07-06 10:56:35
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通过前面2小节的学习，我们配好了环境，准备了数据。现在开始你的训练之旅~~同 V1 一样，一行命令搞定你的数据预处理，训练和测试！！ step1: 一行命令数据预处理使用命令： nnUNetv2_plan_and_preprocess注意： v2 版本的命令，都是以 nnUNetv2开头nnUNetv2_plan_and_preprocess -h 可查看使用帮助
nnUNetv2_plan_an
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2023-10-06 10:09:54
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建模小白的自学分享之路注：本文是对数学建模的学习笔记，来源于清风“数学建模算法讲解” 层次分析法笔记一.层次分析法介绍二.层次分析法的方法实现1.简单原理实现2.复杂一般实现判断矩阵一致矩阵和一致性检验权重的求解方法一，算术平均法：二，几何平均法：三，特征值法:三，层次分析法方法总结：一，评价类问题的解决方案（具体可看老师视频）：二，方法步骤：三，局限性： 一.层次分析法介绍层次分析法，The a
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2024-05-14 14:35:00
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nnUNet，这个医学领域的分割巨无霸!在论文和比赛中随处可见他的身影。大家对于nnUNet v1版本的教程都赞不绝口，因
原创
2023-10-06 10:10:20
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给定某个数据集，nnU-Net完全自动
原创
2023-06-14 21:32:19
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nnUnet说明链接保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试不用写代码神器！教你用4行命令轻松使用nnUNet训练自己的医学图像分割模型安装和配置nnUNet环境创建python虚拟环境首先创建一个python 环境(3.7)，命名为nnunetconda create -n nnunet python=3.7然后安装pytorch环境，推荐安装最新的 pytorch的官网链接 https:
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2024-01-05 17:02:49
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复现cotr 3d模型GitHub代码 一：安装环境 二：nnUNet_raw_data等文件夹对应创建完整 三：.brasr配置环境变量 四：修改文件task017对应路径，生成dataset.json文件,把task017改成task01 五：数据预处理：nnUNet_convert_decathlon_task -i …/DATASET/…/Task01 nnUNet_plan_and_pr
文章目录1 nnU-Net论文解析2 环境配置——pytorch教程2.1 使用学院的CUDA9.0进行编译2.1.2 对虚拟环境的创建2.1.2 编译GCC5.42.1.3 编译pytorch1.5\(CUDA9.0支持的最高版本\)2.1.4 安装nnUNet2.1.5 配置nnunet2.2 ~~方法二：更改CUDA版本~~1 nnU-Net论文解析请先阅读：1.详细解释2.2D和3DUnet辨析nnUnet虽然不是新的论文，但是这个框架效果很好。它并没有提出新的网络结构，没有抓人眼球的地方
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2021-07-06 10:57:17
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https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/inference_example_Prostate.mdExample: inference with pretrained nnU-Net models这是一个循序渐进的示例，说明如何使用预先训练好的nnU-Net模型在Medical segmentnation Decat
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2024-07-25 13:40:53
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1.制作自己的数据集nnunet作为unet的一种改进，在3d医学图像上使用有非常好的效果，本篇教程主要说明nnunet在2d图像上的应用，也是相对来说更贴近我们平时使用的方向。本文根据自己的实际操作进行复现，一步一步的训练出自己的模型。首先我们要有自己的数据，也就是原图，这里我使用的是Eiseg作为分割工具，具体的EISEG使用方法可以自行百度，这里要注意我们在手动分割原图的时候要选择生成coc
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2024-09-05 22:10:06
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在使用nn-Unet做BraTS2019数据集预测时，预测文件分别生成了三类文件：.pkl .npz .nii.gz，我们需要的是.nii.gz文件。所以需要进行文件移动。# coding:utf-8
import os,shutil
import time
src_path=f"C:\\Users\\wpx\\Desktop\\result\\nnunet\BraTS20
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2023-06-05 11:50:33
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【深度学习】nnU-Net(优秀的前处理和后处理框架)1 概述2 网络结构3 training部分 3.1 nnUNetTrainer(版本一的训练方法) 3.2 nnUNetTrainerV2(版本二的训练方法)4 前处理5 自适应生成网络结构6 模型选择7 训练8 后处理9 推理10 总结1 概述nnUnet虽然不是新的论文，但是这个框架效果很好。它并没有提出新的网络结构，没有抓人眼球的地方，仅依靠一些技巧，将分割任务进行了大统一，并在很多任务上得到了非常好的成绩上，可以
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2021-06-10 16:00:53
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