Clarification on [1] in swinunetr_pretrained README and training pipeline of ssl_pretrained_weights.pth
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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
- 38/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- pytorch
調査の方向性
self_supervised_pretraining/swinunetr_pretrained/README.md とその参照 [1] から始め、文書化されているパイプラインを research-contributions/SwinUNETR/Pretrain とその SSLHead と比較します。記載されている ssl_pretrained_weights.pth チェックポイントのキーを使って、どのパイプラインで生成されたかを追跡します。README が [1] を特定し、チェックポイントのトレーニングパイプラインを明確に記載すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi 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:
-
What exactly does reference [1] correspond to?
(Is it a specific paper, or an internal training implementation?) -
Was
ssl_pretrained_weights.pthtrained 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!
- 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
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