MAISI mask autoencoder
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 3/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-2 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Dokumentation
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, pytorch
- Bereich
- documentation, machine-learning
Rechercherichtung
Beginne mit der Konfiguration von MAISI mask_generation_autoencoder und der bereitgestellten Beschreibung der mask_pseudo_label*.nii.gz-Daten. Bestimme die erwartete Eingabe mit acht Kanälen und dokumentiere ein eigenständiges Beispiel für einen Masken-Autoencoder; abgeschlossen, wenn Eingabeformat und Verwendung klar sind, ohne auf den Diffusions-Workflow angewiesen zu sein.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi,
Thanks for your great work with MAISI. The mask_generation_autoencoder has 8 input channels. What is the kind of data that is required as input?
Would you have an example on how to use the mask autoencoder alone, without the diffusion part based on the provided data description for mask_pseudo_label*.nii.gz ?
"mask_generation_autoencoder_def": {
"_target_": "monai.apps.generation.maisi.networks.autoencoderkl_maisi.AutoencoderKlMaisi",
"spatial_dims": "@spatial_dims",
"in_channels": 8,
"out_channels": 125,
Thanks,
Christian
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 2.6k
- Forks
- 807
- Ø Merge
- 3 T. 7 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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