Clarification on [1] in swinunetr_pretrained README and training pipeline of ssl_pretrained_weights.pth

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
38/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
pytorch
Ambito
documentation, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia da self_supervised_pretraining/swinunetr_pretrained/README.md e dal relativo riferimento [1], quindi confronta la pipeline documentata con research-contributions/SwinUNETR/Pretrain e il relativo SSLHead. Usa le chiavi elencate del checkpoint ssl_pretrained_weights.pth per tracciare quale pipeline lo ha prodotto. Il lavoro è completato quando il README identifica [1] e indica chiaramente la pipeline di addestramento del checkpoint.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi MONAI team,

I’m trying to understand the origin of the pretrained weight:
ssl_pretrained_weights.pth (from MONAI-extra-test-data, ~719MB).

From the checkpoint structure, it contains:

  • encoder.*
  • decoder*
  • out.conv.*
  • encoder.mask_token

which looks like a full encoder-decoder model.

I found the following description in the tutorial README:
https://github.com/Project-MONAI/tutorials/blob/main/self_supervised_pretraining/swinunetr_pretrained/README.md

"The entire SwinUNETR model including encoder and decoder was trained end-to-end using self-supervised learning techniques as outlined in [1]."

However, it is unclear what [1] refers to in terms of actual training code or pipeline.

Could you please help clarify:

  1. What exactly does reference [1] correspond to?
    (Is it a specific paper, or an internal training implementation?)

  2. Was ssl_pretrained_weights.pth trained using the
    research-contributions/SwinUNETR/Pretrain (SSLHead: rotation + contrastive + reconstruction),
    or a different encoder-decoder / autoencoder-style pretraining pipeline?

A short clarification would already help a lot.

Thanks!

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
2.5k
Fork
803
Merge medio
6g 22h
PR unite (30g)
3

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