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(MICCAI 2021) Automatic Polyp Segmentation via Multi-scale Subtraction Network

Results 5 MSNet issues
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前辈您好!最近在研读您的论文(非常精彩的论文o( ̄▽ ̄)d)。然后尝试分析了一下您的代码,但是读到这里遇到了一点问题。 我理解您这里写的这个 crf_refine 方法是用来细化分割结果的对吗? 但是我回看您的论文发现并没有关于这个方法的任何描述,感觉很是奇怪。 请问这个是您用于调试时候留下的还是说您忘记在论文里对这一部分进行描述了? ![image](https://github.com/Xiaoqi-Zhao-DLUT/MSNet-M2SNet/assets/49720691/263683ec-16ee-4824-a563-ec6167457f3d)

Hello author, I would like to ask that in the process of reproducing your code, after using your source code and data set, the same hyperparameters, and the training results...

您好 我看您论文中说的MSU单位是由一个1×1卷积加上一个3×3卷积再加上一个5×5卷积的总和再卷积得到的,但我看您提供的代码里,self.conv_3 = CNN1(64, 3, 1),self.conv_5 = CNN1(64, 5, 2),是3×3卷积和5×5卷积 后续相加的时候也没有1×1卷积 是怎么回事啊 或者是不是我理解错误呀 希望您能回复 谢谢

前辈,你好! 很抱歉浪费了您宝贵的时间!晚辈深感惭愧! 请问你这里的均值和标准差是怎么计算出来的? ![image](https://github.com/user-attachments/assets/5d14df85-4df1-40bc-af4e-69116be3fcd1) 是计算每张训练图像的均值和标准差累加,然后除以1450这样算的吗? 还有注意到您后续把训练图像尺寸统一调整为352x352,那么是不是计算的时候也需要进行调整图像尺寸的操作呢?

**I would like to pay tribute to all the authors for their outstanding contributions!** In the test_score.py file, how can I use the trained model to test the relevant test...