3.6 注意train_transforms 和val_transforms 的超参数要一致。 3.7 注意不要一次性载入太多数据train_loader到你的GPU,进程会被killed 4. 对于神经网络架构的理解 这个Unet居然用了残差结构和DiceLoss,整的有点像Vnet了,厉害厉害。DiceLoss就是把Dice这个metric放进了反向传播算法来更新参数。残差,我还没弄懂,哪个大...
model=UNet(spatial_dims=2,in_channels=1,out_channels=1,channels=(16,32,64,128,256),strides=(2,2,2,2),num_res_units=2,).to(device) 使用预训练的模型参数加载模型状态,加载"best_metric_model_segmentation2d_array.pth"模型参数文件。 将模型设置为评估模式,即model.eval(),这会通知模型在推断阶...
MONAI中的model zoo包括了一系列2D和3D图像分割、分类、生成等任务的预训练模型。以下是一些MONAI model zoo中的模型及其参数的简介: 2D图像分割 UNet (https://docs.monai.io/en/latest/networks.html#unet) 输入通道数:1或3 输出通道数:与数据集中类别数相同 特征图通道数:(32, 64, 128, 256, 512) ...
# 创建UNet模型 model = UNet(dimensions=3, in_channels=1, out_channels=1) # 加载预训练模型参数 model.load_state_dict(torch.load("./pretrained_models/unet_model.pt")) # 使用Auto3dseg函数进行分割 segmentation = Auto3dseg(image_files=image_files, label_file=label_file, model=model, pre_tr...
借助于DiffusionModelUNet类,我们可以为我们的扩散模型创建类似U-Net的网络。我们的项目使用了配置文件中所定义的配置参数,其中它定义了具有3个通道的输入和输出(因为我们的AE-kl具有3个通道的潜在空间),以及具有256512768个通道的3个不同级别。每个级别有2个残差块。
而NNUNet是UNet的改进版本,通过引入更多的模块和技术,进一步提升了分割性能。不过,有时候单一的神经网络模型可能无法很好地处理复杂的医学图像,因此有必要引入级联的方法,将多个神经网络模型组合起来,以提高分割效果。 第四篇示例: 我们可以将两个模型进行级联,将第一个模型的分割结果作为第二个模型的输入,从而得到最终...
4.模型优化:根据交叉验证结果,对模型进行优化,包括调整模型参数、添加或删除卷积层等。 5.预测分割:将测试集中的MRI图像加载到内存中,使用优化后的NNUNNet模型进行预测,得到每个像素的分割结果。 6.展示结果:使用Monai库中的可视化功能,将预测结果展示为高清图像,并可以将其导出为JPEG、PNG等格式的文件。 需要注意...
### 摘要 MONAI是一个专为医学成像领域设计的深度学习框架,它允许开发者在原生的PyTorch环境中构建高效的医学成像训练工作流。凭借其灵活的多维医学成像数据预处理能力和组合及可移植的API,MONAI不仅提高了数据处理的效率与精度,还简化了与现有工作流程的集成过程。通过丰富的代码示例,本文展示了如何利用MONAI的强大功...
model = monai.networks.nets.UNet().to(device) model = nn.DataParallel(model) 通过两种方式可以指定需要使用的GPU,第一种是在代码里设置os.environ, 第二种是在终端运行代码前,加一句export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。按照自...