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UNet可以说是卷积神经网络在医学图像分割领域的最为成功的模型。而作为一个自适应框架,nnUNet无疑是在所有UNet改进和优化模型中最出色的一个。nnUNet原本是基于Pytorch框架 开发的,这是对应的PaddlePaddle
翻译版本。如果想了解nnU-Net更多的信息,请阅读作者发表的论文 。
由于nnUNet采用动态图自动构建的,安装之前请确保飞桨框架版本大于2.0
版本。同时,Python 2不受支持,请确保您使用的是 Python 3,安装方法有两种:
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用作标准化基线、开箱即用的分割算法或使用预训练模型运行推理:
pip install paddle-nnUNet
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用作集成框架(这将会创建nnU-Net代码的副本,以便根据需要对其进行修改):
git clone https://github.com/szuboy/paddle-nnUNet.git cd padle-nnUNet python install -e .
请注意,这些命令只是执行Python脚本,如果是在虚拟环境中安装了nnU-Net,则在执行命令时必须激活此环境。
待补充
待补充
待补充
如果你还想了解更详细的教程解析,请参考ReadTheDocs教程 ,这里啥都有讲!可用性不够好?也请让我们知道!
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