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MAISI mask autoencoder
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- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 6 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Descripción
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
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza con la configuración de MAISI mask_generation_autoencoder y la descripción proporcionada de los datos mask_pseudo_label*.nii.gz. Determina la entrada esperada de ocho canales y documenta un ejemplo independiente de autoencoder de máscaras; estará terminado cuando el formato de entrada y el uso sean claros sin depender del flujo de trabajo de difusión.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- Área
- documentation, machine-learning
- Tipo de issue
- Documentación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 25/100