[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Image-Segmentation-3D-UNet-PyTorch

 

 

[簡介]

 

 

使用 3D UNet 進行影像的分割。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1_train.ipynb

設定 parameters 參數:

• config_filename : 設定檔的路徑

• model_filename : 輸出的模型檔案路徑

• nthreads : 執行緒的數量

• ngpus : GPU 的數量

• fit_gpu_mem : GPU 的記憶體使用量

 

 

設定完成後，即可執行。

 

 

2. 2_inference.ipynb

設定 parameters 參數:

• output_directory : 輸出的檔案路徑

• config_filename : 設定檔的路徑

• model_filename : 輸入的模型檔案路徑

• nthreads : 執行緒的數量

• ngpus : GPU 的數量

 

 

設定完成後，即可執行。

 

 

3. 3_inference_visualization.ipynb

 

 

設定 parameters 參數:

• sample_filename : 輸入的檔案

• sample_filename_mask : 輸入的 mask 檔案

• slice_n : 第幾張 slice

 

 

設定完成後，即可執行。

執行後，即可看到 3D UNet 推論的結果。

 

 

 

Jupyter-Image-Segmentation-3D-UNet-PyTorch.png

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