UDTransNet
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This repo is the official implementation of 'Narrowing the semantic gaps in U-Net with learnable skip connections: The case of medical image segmentation' which is an improved journal version of UCTra...
你好,我在运行test时因为个人的数据集npy.h5文件图像和标签数据集形状为(38,512,512),会报错ValueError: cannot reshape array of size 9961472 into shape (38,512),我理解是因为38x512x512=9961472,但我尝试使用您的初始数据集Synapse,发现仍然报错ValueError: cannot reshape array of size 38535168 into shape (147,512),输出原数据集npy.h5后,图像和标签数据集形状为(147,512,512),我不知道该怎么解决这一问题,期待您的回复
请问能提供可视化代码吗? 
测试时出现问题
你好,我最近在尝试复现这个代码,但是在测试时遇到了下面的问题,是哪里没有设置好吗?  
为何论文中使用的评价指标是Dice和HD95,而代码中却是用的Dice和IoU?
When I change the task_name = 'ISIC18' and set the dataset in the correct location, I meet a wrong in the training section, which is [ WARN:[email protected]] global loadsave.cpp:241 findDecoder...
你好,请问能提供Table 2中计算Param,GFLOPs,Inf. time这三项的代码吗? 感谢
UDTransNet是非常优秀的论文,感谢您的对此做出的贡献。但是在论文4.2.2与4.2.3节中,部分公式中的特征维度有误。 按照论文中的记法,C为emded大小,d为patch数量。代码中的相关特征的维度大概是(B,d,C),您为了方便画图,在论文中均改为了(B,C,d),但是部分矩阵运算并没有修改,如4.2.2中公式(2),4.2.3中公式(4),导致维度混乱,影响论文的细节阅读。 再次感谢您的开源精神,希望您有更优秀的成果产出。
复现
为什么我在训练的时候显存会一直增加到爆了
GlaS数据集上展现了惊人的指标,但是Synapse上运行出来大约只有mDice = 0.86,是有什么别的参数需要调整吗?
关于您reademe部分ISIC2018数据集的测试我没看懂,ISIC2018数据集是不需要到测试函数再测试了是这个意思嘛,是直接看训练完之后的5折交叉验证的结果?因为按照您readme里面的存放规则,ISCI2018数据集并没有测试集,怎么在测试函数里面运行呢?这对我很重要,谢谢您。