MAISI mask autoencoder
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, pytorch
調査の方向性
MAISI mask_generation_autoencoder の設定と、提供されている mask_pseudo_label*.nii.gz データの説明から始めます。想定される8チャネル入力を特定し、マスクオートエンコーダーの単独で動作する例を文書化します。拡散ワークフローに依存せず、入力形式と使用方法が明確になれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 6日 22時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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