Instrucciones de nnUNet: ¿Cómo personalizar su nnUNet?

nnUNet ha alcanzado el nivel SOTA en muchas tareas de segmentación de desafíos médicos, y las personas que nos rodean lo han utilizado y verificado su eficacia. Una de las ventajas de nnUNet es que se puede llamar directamente desde la línea de comando sin ajustar los parámetros manualmente; sin embargo, este también es su problema, modificar manualmente los parámetros de red/pérdida/hiper no es tan simple;

Este artículo son principalmente notas de uso personales del autor, que se utilizan para registrar cómo ajustar lr, época, estructura de red, función de pérdida y otras configuraciones en el marco nnUNet. El contenido trata principalmente sobre compartir cómo disfrutar de la comodidad que brinda nnUNet y al mismo tiempo disfrutar de la diversión (zhe) y la diversión (mo) de ajustar los parámetros.

Esto se puede lograr modificando el código fuente del Entrenador, por ejemplo,

Puede modificar el código fuente correspondiente de nnUNetTrainerV2.py.

La pérdida predeterminada es DC_and_CE_loss en nnunet/training/loss_functions/dice_loss.py. Un enfoque menos fácil de mantener sería modificar el código fuente para esta pérdida y luego usar la misma pérdida en el resto de los experimentos.

El método más recomendado es modificar ExperimentPlanner en el plan y luego volver a ejecutar nnUNet_plan_and_preprocess (el modelo de red también se puede modificar de manera similar a través de este método).

[TO-DO] Da un ejemplo