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前辈你好，我对你们使用的对数据的预处理方式很感兴趣，并希望自己尝试一下。 在3d的dataloader中你们使用了volumentations来进行aug，然后直接用已经i2i_translated的图像进行分割网络的训练，就不会有问题。 但我所使用的框架中需要先使用dataloader进行数据的读取和预处理，再进行源域图像向目标域图像的translate，之后再统一训练分割网络， 在我所使用的框架的训练准备过程中，先是使用了dataloader（我们几乎直接使用了你的dataloader3d.py，数据集来源也是你的文件来源，仅是简单地将.npy转换成了.nii，以方便使用SimpleITK进行读取） ``` db_train_t = SEGDataset(root=args.root_path_t, n_class=args.num_classes) db_train_s = SEGDataset(root=args.root_path_s, n_class=args.num_classes) trainloader_t = DataLoader(db_train_t, batch_size=batch_size_half, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True, worker_init_fn=worker_init_fn) trainloader_s = DataLoader(db_train_s, batch_size=batch_size_half, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True, worker_init_fn=worker_init_fn) ```...