nnunetv2系列：使用默认的预测类推理2D数据这里参考源代码nnUNet/nnunetv2/inference/predict_from_raw_data.py中给的示例进行调整和测试。代码示例fromtorchimportdevicefromnnunetv2.inference.predict_from_raw_dataimportnnUNetPredictor#fromnnunetv2.pat

首先明确分割任务。其次明确研究方法和步骤。再做好前期准备，如数据集的采集、标注以及其中的训练集/测试集划分。其中的参考链接： （四：2020.07.28）nnUNet最舒服的训练教程（让我的奶奶也会用nnUNet（上））（21.04.20更新）_nnuet制定计划_花卷汤圆的博客-CSDN博客 最后，如果你需要具体的评

给定某个数据集，nnU-Net完全自动执行整个分割过程，包括数据预处理到模型配置、模型训练、后处理到集成的整个过程，而不需要人为干预。此外，训练好的模型还可以应用到测试集中进行推理。博主强烈建议：做医学图像分割的任何人，都必须要会使用nnU-Net理由2个：首先用nnU-Net测试一下。看一下该

nnU-Net到底怎么使用，好不好用，我们看一个实战例子本次实战项目为使用预训练nnU-Net模型进行推理数据集：医学分割十项全能的前列腺数据集（Prostate）本系列还有1论文解读-nnU-Net:Self-adaptingFrameworkforU-Net-BasedMedicalImageSegmentation（附实现教程）2nnU-Net如何安

文章目录安装下载以及预处理实验数据预处理数据修改源代码错误traintest简介：我们介绍了nnFormer（not-anothertransFormer），一种用于3D医学图像分割的transformer。nnFormer不仅使用了卷积和自注意力的结合，还引入了基于局部和全局体积的自注意机制来学习体积表示。此外，nnFormer

这是nnU-Net系列第二篇–安装教程上一篇：nnU-Net介绍篇nnU-Net只在Linux上测试（ubuntu16、18和20；centOS,RHEL）。它也可以在其他操作系统上工作，但我们不能保证它会工作。因此，最好安装在Linux上文章目录安装nnU-Net的硬件条件快速的创建Ubuntu虚拟环境1安装venv模块2创建虚拟环境

数据训练1、下载相关数据（Task02_Heart）得到这样结构的数据：与教程中的Lung数据相符：2、使用命令进行数据训练pythontrain.py--config**configs/nnunet/msd_lung/nnunet_3d_fullres_msd_lung_fold0.yml**这里放置本机的文件路径--log_iters20--precisionfp16--nnunet-

数据训练1、下载相关数据（Task02_Heart）得到这样结构的数据：与教程中的Lung数据相符：2、使用命令进行数据训练pythontrain.py--config**configs/nnunet/msd_lung/nnunet_3d_fullres_msd_lung_fold0.yml**这里放置本机的文件路径--log_iters20--precisionfp16--nnunet-

逐段解读文件：nnUNet/nnunet/network_architecture/neural_network.pyimportnumpyasnpfrombatchgenerators.augmentations.utilsimportpad_nd_imagefromnnunet.ut

代码如下fromcollectionsimportOrderedDictimportglobimportosimportreimportjsonfrombatchgenerators.utilities.file_and_folder_operationsimport*d