基于 MONAI 的 3D 图像分割任务1（数据增强可视化）
文章目录
- 一、MONAI 是什么？
- 二、增强可视化
- 三、Task01_BrainTumour 数据可视化
- 四、注意事项
- 五、总结
MONAI是一个医疗领域的开源图像库。本系列就是采用了这个库，实现一些3D图像分割人物的一些前处理工作。引入MONAI的主要原因，是他能够对训练过程进行加速。
从英伟达对 monai 框架的训练加速，主要是从以下几个点着手：
- 数据提前缓存到本地
- 数据全部，或者部分缓存在CPU内存中
- 数据全部，或者部分缓存到GPU内存中
- 并行运行DDP
上面几种方法的目的都是为了降低数据读取消耗的时间，进一步提高GPU的平均利用率。这里罗列了官方公布的时间对比，可以点击直达：dataset方法时间对比
本节，主要对下面几点进行介绍：
- 对MONAI是个什么有个简单的认识；
- 它的数据增强的方法初演示；
- 本系列分割任务使用的Task01_BrainTumour 数据集简单查看。
一、MONAI 是什么？
MONAI（Medical Open Network for Artificial Intelligence）