【3D 图像分割】unetr_plus_plus(UNETR++、nnU-Net)系列数据处理理解汇总


unetr_plus_plus(UNETR++、nnU-Net)系列数据处理理解汇总,这是一个 3D 图像分割的任务系列集。

为什么说他们是一个系列集合呢?主要是因为:

  1. 论文的训练和评价数据集是一样的,都是来自于10全挑战赛;
  2. 数据的前处理工作基本是一致的,后续的文章都延续了nnU-Net的处理方式;
  3. 评价方式是一致的,具有可比性。

所以,如果你也在做3D 图像分割相关的任务,尤其是医学领域的任务,这部分就是必看的。最好是将自己的数据进行跑通测试对比下,应该会有新的感悟。

参考阅读论文:

  1. nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation
  2. nnFormer: Volumetric Medical Image Segmentation via a 3D Transformer
  3. UNETR++: Delving into Efficient and Accurate 3D Medical Image Segmentation

相关博客推荐阅读理解:

  • 对于nnU-Net论文的理解,有优快云会员的&
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

钱多多先森

你的鼓励,是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值