MAISI: Quantizer compression for the embedding feature generation by autoencoder
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- pytorch
调研方向
未指定文件或测试。首先定位 MAISI autoencoder 的 embedding-feature 生成工作流，并在 48GB GPU 上使用 836x512x512 的肺部 CT 病例复现该工作流。研究 quantizer 压缩，以避免 OOM 同时防止 stitch artifact 作为完成标准。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Hi,
When I generate the embedding features by the trained autoencoder for the lung CT case with size of 836x512x512, I often encounter the OOM issue with 48GB GPU. Even though I have adjust the slices_num_max=256, it still suffers from the OOM issue, which may result in the stitch artifact issue. Thanks.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 2.6k
- 派生
- 805
- 平均合并
- 6 天 17 小时
- 30 天内合并 PR
- 4
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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