ultrasound segmentation semi-supervised medical-imaging
kekezack
fefc50342a
fix(lib_mamba): 修复CSM Triton函数中的CUDA设备检查逻辑
|
1 lună în urmă | |
|---|---|---|
| .vscode | 1 lună în urmă | |
| configs | 1 lună în urmă | |
| data | 1 lună în urmă | |
| docs | 1 lună în urmă | |
| lib | 1 lună în urmă | |
| outputs | 1 lună în urmă | |
| ref | 1 lună în urmă | |
| results | 1 lună în urmă | |
| scripts | 1 lună în urmă | |
| tests | 1 lună în urmă | |
| tmp | 1 lună în urmă | |
| tools | 1 lună în urmă | |
| weights | 1 lună în urmă | |
| .codex | 1 lună în urmă | |
| AGENTS.md | 1 lună în urmă | |
| LICENSE | 2 luni în urmă | |
| README.md | 1 lună în urmă | |
| requirements.txt | 1 lună în urmă | |
| tmp.gitignore | 1 lună în urmă |
README.md
X_SSL_Net
当前仓库的 active 主线是 2D 超声图像全监督分割，核心模型为 XNet2d。
当前实现应理解为：
CNN-Wavelet-VMamba encoder + plain U-Net skip decoder + segmentation head
其中：
- encoder 使用
XTEB2d，融合 local、wavelet 和 VMamba-styleSS2D三个分支。 - decoder 已不再使用历史版本中的 diagonal guide / X-shaped guide path，而是普通 U-Net 同尺度 skip 融合。
- 2D 卷积主路径默认使用
GroupNorm，以适配大小 batch 都可能出现的分割训练场景。 - decoder 可选启用
frequency refine。 - 训练主链通过
tools/run_optimized_supervised.sh或python tools/train.py --config ...启动。
建议先阅读以下文档：