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飞桨nnUNet医学图像分割框架，一个基于PaddlePaddle翻译的nnUNet全新版本！

这是paddle-nnUNet

UNet可以说是卷积神经网络在医学图像分割领域的最为成功的模型。而作为一个自适应框架，nnUNet无疑是在所有UNet改进和优化模型中最出色的一个。nnUNet原本是基于Pytorch框架 开发的，这是对应的PaddlePaddle翻译版本。如果想了解nnU-Net更多的信息，请阅读作者发表的论文 。

安装方式

由于nnUNet采用动态图自动构建的，安装之前请确保飞桨框架版本大于2.0版本。同时，Python 2不受支持，请确保您使用的是 Python 3，安装方法有两种:

• 用作标准化基线、开箱即用的分割算法或使用预训练模型运行推理：

  pip install paddle-nnUNet
  

• 用作集成框架（这将会创建nnU-Net代码的副本，以便根据需要对其进行修改）：

  git clone https://github.com/szuboy/paddle-nnUNet.git
  cd padle-nnUNet
  python install -e .
  

请注意，这些命令只是执行Python脚本，如果是在虚拟环境中安装了nnU-Net，则在执行命令时必须激活此环境。

快速使用

数据转换

待补充

实验计划和预处理

待补充

模型的训练

待补充

详细的教程推荐

如果你还想了解更详细的教程解析，请参考ReadTheDocs教程 ，这里啥都有讲！可用性不够好？也请让我们知道！

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。