MAISI mask autoencoder
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- jupyter-notebook, pytorch
调研方向
从 MAISI mask_generation_autoencoder 配置以及提供的 mask_pseudo_label*.nii.gz 数据描述开始。确定预期的八通道输入，并记录一个独立的掩码自动编码器示例；当无需依赖扩散工作流即可清楚了解输入格式和用法时，即完成此项工作。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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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