Fugu-MT 論文翻訳(概要): Look Ma, no code: fine tuning nnU-Net for the AutoPET II challenge by only adjusting its JSON plans

論文の概要: Look Ma, no code: fine tuning nnU-Net for the AutoPET II challenge by only adjusting its JSON plans

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13747v2
Date: Tue, 12 Dec 2023 12:36:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-13 19:43:49.805661
Title: Look Ma, no code: fine tuning nnU-Net for the AutoPET II challenge by only adjusting its JSON plans
Title（参考訳）: ma, no code: json プランを調整するだけで autopet ii チャレンジ用に nnu-net を微調整する
Authors: Fabian Isensee, Klaus H.Maier-Hein
Abstract要約: nnU-Net は 'nnUNetPlans' ファイルの理解と修正が簡単である。残エンコーダを持つUNetに切り替えることにより、バッチサイズを増大させ、パッチサイズを増大させることで、自動構成されたnnU-Netベースラインを大幅に上回る構成が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.624954118746867
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We participate in the AutoPET II challenge by modifying nnU-Net only through its easy to understand and modify 'nnUNetPlans.json' file. By switching to a UNet with residual encoder, increasing the batch size and increasing the patch size we obtain a configuration that substantially outperforms the automatically configured nnU-Net baseline (5-fold cross-validation Dice score of 65.14 vs 33.28) at the expense of increased compute requirements for model training. Our final submission ensembles the two most promising configurations.
Abstract（参考訳）: 我々は,nUNetPlans.json'ファイルの理解と修正が簡単なため,nnU-Netを変更せずにAutoPET IIの課題に参加する。残エンコーダ付きUNetに切り替えることで、バッチサイズを増大させ、パッチサイズを増大させることで、モデルトレーニングの計算要求の増加を犠牲にして、自動構成されたnnU-Netベースライン(5倍のクロスバリデーションDiceスコア65.14 vs 33.28)を大幅に上回る構成が得られる。最後の提出は、最も有望な2つの構成をまとめます。

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