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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

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. 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

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