Не знаю, как создать места отбора проб:

Как генерируются размеры в едином сэмплере? Я попытался отладить размер изображения, кажется, он работает для некоторых итераций, но не для других. Любая идея, как это исправить. Моя конфигурация приведена ниже:

[ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ]

  • num_classes: 14

  • output_prob: True

  • label_normalisation: True

  • softmax: правда

  • min_sampling_ratio: 0

  • compulsory_labels: (0, 1)

  • rand_samples: 0

  • min_numb_labels: 1

  • proba_connect: True

  • valuation_units: передний план

  • изображение: ('изображения',)

  • label: ('label',)

  • вес: ()

  • сэмплер: ()

  • вывод: ()

имя: net_segment

[CONFIG_FILE]

  • путь: /home/ubuntu/niftynet/extensions/deepmedic/deepmedic_all_task_renambed_labels.ini

[ИЗОБРАЖЕНИЙ]

  • csv_file:

  • path_to_search: / home / ubuntu / med_deacthalon / Task_all_same_names / imagesTr_1

  • filename_contains: ()

  • filename_not_contains: ('легкие',)

  • interp_order: 3

  • загрузчик: нет

  • pixdim: (1.0, 1.0, 1.0)

  • Axcodes: ('A', 'R', 'S')

  • space_window_size: (51, 51, 51)

[ЭТИКЕТКА]

-csv_file:

  • path_to_search: / home / ubuntu / med_deacthalon / Task_all_same_names / tagsTr_1

  • filename_contains: ()

  • filename_not_contains: ('легкие',)

  • interp_order: 3

  • загрузчик: нет

  • pixdim: (1.0, 1.0, 1.0)

  • Axcodes: ('A', 'R', 'S')

  • atial_window_size: (9, 9, 9)

[СИСТЕМА]

  • cuda_devices: ""

  • num_threads: 2

  • num_gpus: 1

  • model_dir: / home / ubuntu / models_nifty / deepmedic / all_task_same_name_rename_labels

  • dataset_split_file:./dataset_split.csv

  • действие: поезд

[СЕТЬ]

  • Название: Deepmedic

  • Activation_function: Relu

  • batch_size: 32

  • затухание: 0,0

  • reg_type: L2

  • volume_padding_size: (21, 21, 21)

  • volume_padding_mode: минимум

  • window_sampling: униформа

  • длина очереди: 128

  • multimod_foreground_type: и

  • histogram_ref_file: histogram_standardisation_alltask.txt

  • norm_type: процентиль

  • отсечка: (0,01, 0,99)

  • foreground_type: otsu_plus

  • нормализация: ложь

  • отбеливание: правда

  • normalise_foreground_only: True

  • Weight_initializer: he_normal

  • bias_initializer: нули

  • keep_prob: 1.0

  • weight_initializer_args: {}

  • bias_initializer_args: {}

[ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ]

  • оптимизатор: Адам

  • sample_per_volume: 32

  • angle_angle: (-10,0, 10,0)

  • вращение_англ_х: ()

  • вращение_угол_у: ()

  • вращение_ангел_з: ()

  • scaling_percentage: (-10,0, 10,0)

  • random_flipping_axes: -1

  • do_elastic_deformation: False

  • num_ctrl_points: 4

  • deformation_sigma: 15

  • ratio_to_deform: 0.5

  • лр: 0.001

  • тип потерь: игральные кости

  • начальный_иттер: 0

  • save_every_n: 45

  • tenorboard_every_n: 20

  • max_iter: 10

  • max_checkpoints: 20

  • validation_every_n: -1

  • validation_max_iter: 1

  • exclude_fraction_for_validation: 0.0

  • exclude_fraction_for_inference: 0.0

[ВЫВОД]

  • space_window_size: (57, 57, 57)

  • inference_iter: -1

  • dataset_to_infer:

  • save_seg_dir:./deepmedic/alltask_newname

  • output_postfix: _niftynet_out

  • output_interp_order: 0

  • граница: (36, 36, 36)

CRITICAL:niftynet: Don't know how to generate sampling locations: Spatial dimensions of the grouped input sources are not consistent. {(477, 451, 187), (391, 369, 147)} Exception in thread Thread-2: Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/threading.py", line 916, in _bootstrap_inner self.run() File "/home/ubuntu/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/threading.py", line 864, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/home/ubuntu/niftynet/NiftyNet/niftynet/engine/image_window_buffer.py", line 148, in _push for output_dict in self(): File "/home/ubuntu/niftynet/NiftyNet/niftynet/engine/sampler_uniform.py", line 81, in layer_op self.window.n_samples) File "/home/ubuntu/niftynet/NiftyNet/niftynet/engine/sampler_uniform.py", line 151, in _spatial_coordinates_generator _infer_spatial_size(img_sizes, win_sizes) File "/home/ubuntu/niftynet/NiftyNet/niftynet/engine/sampler_uniform.py", line 238, in _infer_spatial_size raise NotImplementedError NotImplementedError

Источник

1 ответ

Решение

Проблема решена здесь: https://github.com/NifTK/NiftyNet/issues/170

В итоге изображения и метки должны иметь одинаковые значения расстояния между вокселями, сохраненные в их заголовке, когда pixdim устанавливается в файле конфигурации.

Источник
Другие вопросы по тегам