冠军方案解读 | nnUNet改进提升笔记 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...
开发了以下模型: BL:Baseline nnUNet BL+L:Baseline with Large nnUNet BL+GN:Baseline with Group Normalization BL+AA:Baseline with axial attention, batch normalization BL+L+GN:nnUNet with larger Unet, group normalization 2比赛结果 3参考阅读 [1].Extending nn-UNet for brain tumor segmentation...
BL+GN:Baseline with Group Normalization BL+AA:Baseline with axial attention, batch normalization BL+L+GN:nnUNet with larger Unet, group normalization 2比赛结果 3参考阅读 [1].Extending nn-UNet for brain tumor segmentation
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人的图像提供了分割标...