T2Net issues

显存不够

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您好！感谢作者的开源！我在ixi_config.yaml里修改了batch_size 变小但是1080ti显存还是不够，貌似batch_size这里不起作用

flybiubiu

如何保存查看测试结果

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作者你好：感谢您优秀的工作，请问如何测试并保存推理图像的视觉结果，在代码里改成“test” model并可不行。谢谢

Brightlcz

Raw格式原始医学图像数据如何处理，以输入网络

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作者您好，感谢您的代码。我想请教一下，我的数据集是raw格式的，怎么处理才是正确的？是转化为hdf5还是mat以输入网络，还是有其它的办法。我对MRI 重建的经验不是很多，请您赐教。

Brightlcz

RuntimeError: tensorflow/compiler/xla/xla_client/computation_client.cc:274 : Missing XLA configuration

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Following the previous issue (https://github.com/chunmeifeng/T2Net/issues/1) updates. I am faced with the above mentioned runtime error. This happens when I run the code in the GPU runtime. The stack-trace is as...

AmitSharma1127

assert args.resume_from_checkpoint is not None

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Thx for your code，I learned a lot:) But how could I do for the test and got a test output Now only one .ckpt is generated..

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关于相关系数 rij

您论文中描述 R 的计算是 Q 和 K 做patch划分后，Q 的 patch 与 K 的 patch 两两之间做内积所得到的一个值(在您的代码中一个patch就是3*3的像素块)。请问为什么两个任务分支的特征图的 patch 两两做内积运算所得到的就是两个分支的相关性？在我的理解中两张图像的 patch 做内积，就是 patch 的对应位置像素值相乘并相加。例如两个背景 patch 做内积，就是两个趋于0的patch相乘得到的还是0，虽然他们都是背景，高度相关但算出来的rij = 0。如果把其中一个背景patch换成脑区patch，尽管两个patch完全不相关了，但他们的内积算出来反而会变大（因为patch从背景变成脑区像素值变高了）所以我不是很清楚这个相关性 rij 具体是指什么，您所描述的相关性是怎么定义的，如何理解？

SITUSITU