MAISI mask autoencoder

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
jupyter-notebook, pytorch
Ambito
documentation, machine-learning

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.

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

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
2.5k
Fork
803
Merge medio
6g 22h
PR unite (30g)
3

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