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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

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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

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