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【深度学习入门到精通系列】nnU-Net论文解析
文章目录 1 摘要 2 介绍 3 方法 3.1 预处理 3.2 训练过程 3.3 推理（Inference） 3.4 后处理 4 总结 nnUnet虽然不是新的论文，但是这个框架效果很好。它并没有提出新的网络结构，没有抓人眼球的地方，仅依靠一些技巧，将分割任务进行了大统一，并在很多任务上得到了非常好的成绩上，可以看论文解读- nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation（附实现教程）
本篇主要解读论文 “nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation” == nnU-Net：基于U-Net的自适应医学图像分割框架。 实现见本专栏下其他博文。直达链接Common Issues and their Solutions
Common Issues and their Solutions RuntimeError: Expected scalar type half but found float This can happen when running inference (or training) with mixed precision enabled on older GPU hardware. It points to some operation not being implemented in half pThe Head and Neck Tumor Segmentation Using nnU-Net with Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ B
The Head and Neck Tumor Segmentation Using nnU-Net with Spatial and Channel ‘Squeeze & Excitation’ Blocks 使用带有空间和通道“挤压和激发”模块的nnU-Net进行头颈部肿瘤分割 Abstract 头颈部（H＆N）癌症是癌症死亡的第八大最常见原因。放射疗法是最有效的疗法之一，但是