文件名称：medicaldetectiontoolkit：Medical Detection Toolkit包含流行对象检测器的2D + 3D实现，例如Mask R-CNN，Retina Net，Retina U-Net，以及专注于处理医学图像的训练和推理框架
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更新时间：2024-02-26 03:40:28
deep-neural-networks deep-learning detection medical-imaging segmentation
版权所有:copyright:德国癌症研究中心（DKFZ），。 请确保您对本代码的使用符合代码。 总览 这是一个全面的对象检测框架，具有： 流行的对象检测器的2D + 3D实现：例如Mask R-CNN [1]，Retina Net [2]，Retina U-Net [3]。 模块化和轻巧的结构确保共享所有处理步骤（包括主干架构），以实现模型的可比性。 使用边界框和/或逐像素注释进行训练。 动态修补和拼接2D + 3D图像（用于训练和推理）。 跨补丁重叠，集合和维度的盒子预测的加权合并[3]。 同时在对象和患者级别进行监控和评估。 2D + 3D输出可视化。 集成COCO平均平均精度度量标准[5]