Как я могу получить доступ к промежуточным картам активации предварительно обученных моделей в NiftyNet?

Question

Я мог скачать и успешно протестировать демо-версию мозгового пакета пакета NiftyNet. Тем не менее, это только дает мне окончательный результат разделения предварительно обученной сети, в то время как мне нужно также получить доступ к выходным данным промежуточных слоев.

Согласно этой демонстрации, следующая строка загружает предварительно обученную модель и тестовый объем MR:

wget -c https://www.dropbox.com/s/rxhluo9sub7ewlp/parcellation_demo.tar.gz -P ${demopath}

где ${demopath} путь к демонстрационной папке Извлечение загруженного файла создаст .ckpt файл, который, кажется, содержит предварительно обученную модель тензорного потока, однако мне не удалось загрузить ее в сеанс тензорного потока.

Есть ли способ, которым я могу загрузить предварительно обученную модель и получить доступ ко всем ее промежуточным картам активации? Другими словами, как я могу загрузить предварительно обученные модели из библиотеки NiftyNet в сеанс тензорного потока, чтобы я мог исследовать модель или исследовать определенный промежуточный слой для любого заданного входного изображения?

Наконец, на веб-сайте NiftyNet упоминается, что "ряд моделей из литературы был (повторно) реализован в рамках NiftyNet". Доступны ли предварительно обученные веса этих моделей? Демо использует предварительно обученную модель под названием HighRes3DNet. Если также доступны предварительно обученные веса других моделей, по какой ссылке можно загрузить эти веса или сохраненные модели с тензорным потоком?

Answer 1

Чтобы сначала ответить на ваш вопрос "Наконец", в NiftyNet реализованы некоторые сетевые архитектуры (например, VNet, UNet, DeepMedic, HighRes3DNet), которые вы можете обучать на своих собственных данных. Для некоторых из них существуют предварительно обученные веса для определенных применений (например, парцелляция мозга с HighRes3DNet и сегментация КТ брюшной полости с DenseVNet).

Некоторые из этих предварительно обученных весов связаны с демонстрационными примерами, такими как пакет, с которым вы связались. Мы начинаем собирать предварительно обученные модели в модельный зоопарк, но эта работа еще не завершена.

Эли Гибсон [разработчик NiftyNet]