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MAISI mask autoencoder

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Vorherrschende Sprache
Jupyter Notebook
Sterne
2.5k
Forks
803
Ø Merge
6 T. 22 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
3

Beschreibung

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

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne mit der Konfiguration von MAISI mask_generation_autoencoder und der bereitgestellten Beschreibung der mask_pseudo_label*.nii.gz-Daten. Bestimme die erwartete Eingabe mit acht Kanälen und dokumentiere ein eigenständiges Beispiel für einen Masken-Autoencoder; abgeschlossen, wenn Eingabeformat und Verwendung klar sind, ohne auf den Diffusions-Workflow angewiesen zu sein.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
jupyter-notebook, pytorch
Bereich
documentation, machine-learning
Issue-Typ
Dokumentation
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
25/100

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