nn-unet使用问题

Question

关于nn-unet最终评价部分的问题。
我第一次训练有postprocess.js等

以及vilidation_raw文件中也有许多

第二次训练

文件确实了postprocess的，其次验证集文件中感觉不完整

我感觉像是训练没完成就结束了（实际上是完成了的），现在对于这个问题，除了重新训练还有什么办法吗，或者单独进行最终评价

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 很抱歉，作为AI语言模型，我无法为您提供具体的代码和解决方案，但我可以给出一些建议和指导，帮助您解决问题。 从您的问题描述中得知，您使用nn-unet进行图像分割模型训练，遇到了许多问题。第一次训练由于postprocess.js等问题没能完成，第二次训练中已经解决了postprocess的问题，但仍有验证集文件不完整的问题。所以您希望除了重新训练外，还有其他办法进行最终评价，或仅对训练完成的部分进行最终评价。 以下是我给出的建议： 1. 继续检查问题 您遇到的问题可能不只是postprocess.js和vilidation_raw文件的问题。为了正确地评估您的模型并找到最终的解决方案，您应该正视并解决所有问题。一些常见的问题可能包括数据预处理、数据集大小、训练集和测试集的分割、网络架构、超参数调整、过拟合等。您可以查看相关文献、参见论坛讨论或请教其他社区成员。 2. 利用已有的权重继续训练 如果您必须保留已经训练过的权重并继续训练，您可以使用nnUNet的autoresume选项，它允许您重新启动已停止的训练。autoresume选项依赖于nnUnetTrainerV2的状态保存（选项-s）和状态加载（选项-l）。使用--continue_training标志并在-l选项后指定之前训练的结果文件，就可以重启训练了。由于您的问题可能涉及许多方面，过早地终止训练会留下太多变量，建议在训练过程中使用验证和监控来确保训练稳定和可靠。 3. 计算模型在部分数据集上的性能 训练完成的权重可能会对您的问题涉及的问题产生一定影响，所以您可以尝试只对模型在验证集或其他数据集上的部分图像进行最终评价。这样做的好处是，您可以使用nnUNet附带的evaluation选项，该选项可快速自动化评估，并测量其性能与标准评估指标（如ｄｉｃｅ系数）之间的差异。您可以使用命令： python run_evaluation.py -i INPUT_DIR -o OUTPUT_DIR -m MODEL_DIR -t TASK_NAME 其中，-i指定输入目录，-o指定输出目录，-m指定模型目录，-t指定任务名称。在此过程中，您需要注意数据的预处理和后处理。对于后处理问题，您可能需要调整nnunet.inference.postprocessing中的配置。 综上所述，这些是您可以考虑的方法，以帮助您解决问题并对nn-unet进行最终评价。同时，您也可以寻找其他的解决方案，以获得更好的结果。但是，您最好是先仔细研究并了解每种方法的优缺点，再决定是否尝试。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^