3D U-Net模型的PyTorch实现：一个用于体积语义分割的pytorch-3dunet项目

pytorch-3dunet PyTorch实施3D U-Net及其变体： 基于3D U-Net的标准3D U-Net ÖzgünÇiçek等人。 基于残差3D U-Net。 该代码允许对U-Net进行以下方面的训练：语义分割（二进制和多类）和回归问题（例如降噪，学习解卷积）。 二维U网 也可以训练标准2D U-Net，有关示例配置，请参见 。 只需确保将单例z维保留在H5数据集中（即(1, Y, X)而不是(Y, X) ），因为数据加载/数据扩充始终需要3级张量。 先决条件 Linux NVIDIA GPU CUDA CuDNN 在Windows上运行 该软件包尚未在Windows上进行过测试，但是有报告称该软件包已在Windows上使用。 要记住的一件事：在使用CrossEntropyLoss进行训练时：配置文件中的标签类型应该从long更改为int64 ，否则会出现错误：