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nnUNet 训练自己的数据

环境配置 1.环境配置 conda create -n nnUNet python=3.7 conda activate nnUNet 切换下载源 #查看当前conda配置 conda config --show channels #设置通道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add cha

【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

nnunet(十三)data format inference

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/data_format_inference.md Data format for Inference 推理的数据格式必须与原始数据的格式相匹配(具体来说，图像的格式必须与imagesTr文件夹中的格式完全相同)。与前面一样，文件名必须以唯一标识符开头，后跟一个4位

nnunet(五) edit plans files

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/tutorials/edit_plans_files.md 改变plans files 可以使得训练更灵活：您可以脱离nnU-Net的默认配置，使用不同的U-Net拓扑结构topologies、批量大小batch sizes和块大小patch sizes。请参照补充材料中的6.2章

nnunet(一)

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/common_problems_and_solutions.md Introduction 推荐使用32G内存、6核12线程CPU、2080ti GPU、SSD存储数据 Benchmark Details 2d、3d_fullres、3d_fullres_large。Task002_Heart、Task005_Prostate 和Task0