Closed zhuji423 closed 11 months ago
感谢你对我们工作的关注。 你可以用unfoldNd库https://github.com/f-dangel/unfoldNd/tree/main
unfolds = unfoldNd.UnfoldNd(kernel_size=(d, h, w), stride=(d, h, w)).to(device)
folds = unfoldNd.FoldNd(output_size=(args.image_size[0], args.image_size[1], args.image_size[2]), kernel_size=(d, h, w), stride=(d, h, w)).to(device)
非常感谢您的回复,我去尝试一下
你好,非常高兴看见你们的工作被ijcai接受,我复现了你们的代码,再ISIC数据集上面可以达到你们的效果,甚至略微超过了0.1个点,证明你们的方法是可行有效的。
但我想在3d的ct数据上面实现UCMT,关键的难点在于unfold 函数pytorch官方只能实现4d的张量,对于ct数据而言,训练时的数据维度是五维的[batch,class,depth,width,height]。我无法实现umix的这一步,请问我应该使用哪一个函数来对3d的ct数据进行不确定度最高的块的选择呢。我在这一步卡了很长时间,非常感谢你们的回复。