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Clarification on [1] in swinunetr_pretrained README and training pipeline of ssl_pretrained_weights.pth

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Lenguaje dominante
Jupyter Notebook
Estrellas
2.5k
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803
Merge medio
6 d 22 h
PR fusionados (30 d)
3

Descripción

Hi MONAI team,

I’m trying to understand the origin of the pretrained weight:
ssl_pretrained_weights.pth (from MONAI-extra-test-data, ~719MB).

From the checkpoint structure, it contains:

  • encoder.*
  • decoder*
  • out.conv.*
  • encoder.mask_token

which looks like a full encoder-decoder model.


I found the following description in the tutorial README:
https://github.com/Project-MONAI/tutorials/blob/main/self_supervised_pretraining/swinunetr_pretrained/README.md

"The entire SwinUNETR model including encoder and decoder was trained end-to-end using self-supervised learning techniques as outlined in [1]."

However, it is unclear what [1] refers to in terms of actual training code or pipeline.


Could you please help clarify:

  1. What exactly does reference [1] correspond to?
    (Is it a specific paper, or an internal training implementation?)

  2. Was ssl_pretrained_weights.pth trained using the
    research-contributions/SwinUNETR/Pretrain (SSLHead: rotation + contrastive + reconstruction),
    or a different encoder-decoder / autoencoder-style pretraining pipeline?

A short clarification would already help a lot.

Thanks!

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 self_supervised_pretraining/swinunetr_pretrained/README.md y su referencia [1], y después compara el pipeline documentado con research-contributions/SwinUNETR/Pretrain y su SSLHead. Usa las claves del checkpoint ssl_pretrained_weights.pth indicadas para rastrear qué pipeline lo produjo. La tarea estará terminada cuando el README identifique [1] y describa claramente el pipeline de entrenamiento del checkpoint.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
pytorch
Área
documentation, machine-learning
Tipo de issue
Documentación
Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Estado de actividad
Tranquilo
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
38/100

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