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nnFormer: 通过 3D Transformer 进行体积医学图像分割在 2022 年 02 月 11 日,我们重新构建了 nnFormer 的代码,以匹配性能。

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工具介绍

nnFormer: 通过 3D Transformer 进行体积医学图像分割在 2022 年 02 月 11 日,我们重新构建了 nnFormer 的代码,以匹配性能。

nnFormer: Volumetric Medical Image Segmentation via a 3D Transformer 在 2022/02/11, 我们重建了 nnFormer 的代码,使其与最新的草稿中报告的性能相匹配。新代码生成的结果更加稳定,因此更容易重现! 在 2022/02/26, 我们在文件 nnformer/run_training.py 中添加了 seed,并将 torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.enabled 设置为 true,以提高效率。

此软件利用图形处理单元 (GPU) 加速神经网络的训练和评估。因此，缺少适当 GPU 的系统可能需要极长时间才能完成模型的训练或评估。该软件已在 NVIDIA RTX 2080 TI GPU 上进行测试，但我们预计其他 GPU 也能够工作，前提是该单元具有足够的内存。

2. 安装指南我们建议使用 conda 包管理器安装所需的包，该包管理器可通过 Anaconda Python 分发版获得。Anaconda 可通过 Anaconda Inc 免费用于非商业用途。安装 Anaconda 并克隆此仓库后，可用作集成框架：

3. 脚本和文件夹的功能

用于评估:
nnFormer/nnformer/inference_acdc.py
nnFormer/nnformer/inference_synapse.py
nnFormer/nnformer/inference_tumor.py
数据分割:
nnFormer/nnformer/dataset_json/
用于推理:
nnFormer/nnformer/inference/predict_simple.py
网络架构:
nnFormer/nnformer/network_architecture/nnFormer_acdc.py
nnFormer/nnformer/network_architecture/nnFormer_synapse.py.py
``nnFormer/nnformer/network_architecture/nnFormer_tum

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> 标签

Python

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日

最后更新2026年9月17日

分类编程语言

定价开源

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