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Fix (+suggestions) to instantiation of LocalNet in 3D registration tutorial

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bug enhancement
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

説明

The LocalNet in the 3D registration tutorial is currently instantiated as:

model = LocalNet(
    spatial_dims=3,
    in_channels=2,
    out_channels=3,
    num_channel_initial=32,
    extract_levels=[3],
    out_activation=None,
    out_kernel_initializer="zeros",
).to(device)

However, the number of extraction levels should be set as extract_levels=[3, 2, 1, 0] in order for the average over feauture maps to be takes over all possible resolutions. With extract_levels=[3] the average is only taken over the coarsest (deepest) feature map, meaning a very coarse displacement field is predicted by the network, impacting performance negatively.

I would further recommend that out_kernel_initializer is set to "kaiming_uniform", as this is the default value in the LocalNet constructor (not "zeros"), and we have seen instabilities during training when using "zeros". An additional proposal would be to use an additional layer in the network, and adjust num_channel_initial, accordingly.

All in all, the instantiation would become:

model = LocalNet(
    spatial_dims=3,
    in_channels=2,
    out_channels=3,
    num_channel_initial=16,
    extract_levels=[4, 3, 2, 1, 0],
    out_activation=None,
    out_kernel_initializer="kaiming_uniform",
).to(device)

Or simplified (using defaults):

model = LocalNet(
    spatial_dims=3,
    in_channels=2,
    out_channels=3,
    num_channel_initial=16,
    extract_levels=[4, 3, 2, 1, 0],
).to(device)

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

3d_registration/paired_lung_ct.ipynb を開き、LocalNet のインスタンス化箇所を見つけます。リンクされている regunet_block.py の動作を確認し、提案された設定を使用するか、簡略化されたデフォルト値を使用するかを判断してから、ノートブックを更新し、合意したパラメーターで実行できることを確認するために、関連するチュートリアルのセルを実行します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
jupyter-notebook, python, pytorch
領域
documentation, machine-learning
issue の種類
ドキュメント
難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
活発さ
停滞
明瞭さ
おおむね明確
初心者へのやさしさ
50/100

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