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MAISI mask autoencoder
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- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 2.5k
- Fork
- 803
- Merge medio
- 6g 22h
- PR unite (30g)
- 3
Descrizione
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
Guida per i contributori
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Come iniziare
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- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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Direzione di ricerca
Inizia con la configurazione di MAISI mask_generation_autoencoder e la descrizione fornita dei dati mask_pseudo_label*.nii.gz. Determina l’input atteso a otto canali e documenta un esempio autonomo di autoencoder per maschere; il lavoro è completato quando il formato dell’input e l’utilizzo sono chiari senza dipendere dal workflow di diffusione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, pytorch
- Ambito
- documentation, machine-learning
- Tipo di issue
- Documentazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 25/100