nnU-Net をColab で実装 - Qiita

1 nnU-Netとは 医用画像処理のために、最適なセグメンテーションパイプラインを自動的に提供する方法。深層学習を適用する際のパラメータを「固定」、「ルールベース」、「経験的」の３種類に分類。固定パラメータの例としては、Learning rateがあって、この値は0.01と決まっている。ルールベースのパラメータは互いに関連しているものがまとまっていて、例えば、ネットワーク構造、パッチサイズ、バッチサイズがあり、これらは、GPUメモリの容量などから決定される。経験的パラメータの例としては利用するモデルを2D U-Netにするとか、3D U-Netにする等。 利用できるネットワーク構造は３種類で、2D U-Net, 3D U-Net と3D U-Net cascade（初めにダウンサンプルした画像に対して粗いセグメンテーションを行い、次に２つ目のU-Netで改善する）。 2 インストール h