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医学图像深度学习分割方法的自动设计（nnUNet）摘要论文内容1.介绍2.结果1.nnUNet可以自动适应任何新的数据2.nnUNet极佳地掌握了目标标签的结构和数据图片的属性3.nnUNet在多个不同任务中的表现，都要比一些刻意设计的“管道”要好4.“管道”配置对结果的
**目录：1nnU-Net论文解析2环境配置——pytorch教程2.1使用学院的CUDA9.0进行编译2.1.2对虚拟环境的创建2.1.2编译GCC5.42.1.3编译pytorch1.5\(CUDA9.0支持的最高版本\)2.1.4安装nnUNet2.1.5配置nnunet
（一：2020.07.06）nnUNet论文主体解析（8.02更新认识）9780（八：2020.08.27）CVPR2020追踪之论文纲要（译）8428（十七：2020.09.10）nnUNet最全问题收录（9.10更新）6614（五：2020.07.31）nnUNet最简单的推理教程（让我的奶奶也会用5592
难得看到一篇敢跟nnUNet比较的论文了！点赞！CNN+自注意力新混合模型，表现SOTA！性能优于nnUNet、SwinUNet等网络，代码刚刚开源！注1：文末附【Transformer】和【医疗影像】交流群注2：整理不易，欢迎点赞，支…
保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试一、nnUnet介绍nnUnet方法源自论文《AutomatedDesignofDeepLearningMethodsforBiomedicalImageSegmentation》，来自德国癌症研究…
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