[App4AI SDK] 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。
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