CBIM-Medical-Image-Segmentation 项目推荐

CBIM-Medical-Image-Segmentation 项目推荐

CBIM-Medical-Image-Segmentation A PyTorch framework for medical image segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/CBIM-Medical-Image-Segmentation

CBIM-Medical-Image-Segmentation 是一个基于 PyTorch 的医疗图像分割框架，旨在为学术研究人员提供一个易用的平台来开发和评估深度学习模型。该项目的编程语言主要是 Python。

项目基础介绍

该项目提供了一个完整的医疗图像分割流程，包括数据预处理、模型定义、模型配置、训练和评估等环节。它支持多种先进的分割模型，如 UNet、MedFormer 等，并且提供了多种数据集的支持，如 ACDC、KiTS19、BCV 等。

项目核心功能

• 全流程支持：覆盖从数据预处理到模型训练、评估的全过程。
• 多种模型和损失函数：提供多种模型、损失函数、评价指标和数据增强方法，适用于 2D 和 3D 数据，以及多种模态和任务。
• 优化训练技术：采用自动混合精度（AMP）和分布式训练（DDP）等优化技术，提高训练效率和性能。
• 易于定制：用户可以根据自己的需求轻松修改配置文件，调整模型超参数、训练周期、学习率等。
• 详细的文档和教程：提供详细的文档和教程，帮助用户快速上手和使用。

项目最近更新的功能

• 支持 PyTorch 2.0：项目更新以支持 PyTorch 2.0 版本。
• 数据增强的 GPU 加速：引入了使用 GPU 进行数据增强的功能，以加快训练速度。
• 新模型的引入：项目增加了对新模型的支持，如 MedFormer、UNet++、Attention UNet 等。
• 新数据集的支持：增加了对新数据集的支持，如 AMOS22 和 BCV 数据集。
• 性能和效率的提升：对现有模型和数据集的处理流程进行了优化，提高了性能和效率。

CBIM-Medical-Image-Segmentation 项目的持续维护和更新，使其成为一个强大的医疗图像分割工具，适合学术研究和工业应用。

CBIM-Medical-Image-Segmentation A PyTorch framework for medical image segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/CBIM-Medical-Image-Segmentation