KagglingFace/gt_segmentations_KiTS19
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--- license: mit --- ####################################################################### Please cite the following paper when using nnU-Net: Isensee, F., Jaeger, P. F., Kohl, S. A., Petersen, J., & Maier-Hein, K. H. (2021). nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation. Nature methods, 18(2), 203-211. ####################################################################### v2
许可证：MIT许可证 ####################################################################### 使用nnU-Net时，请引用以下论文： Isensee, F., Jaeger, P. F., Kohl, S. A., Petersen, J., & Maier-Hein, K. H. (2021). nnU-Net: 一种基于深度学习的生物医学图像分割自配置方法. 《自然·方法学》(Nature Methods), 18(2), 203-211. ####################################################################### v2
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- 许可证类型: MIT
引用信息
- 论文标题: nnU-Net: a self-configuring method for deep learning-based biomedical image segmentation
- 作者: Isensee, F., Jaeger, P. F., Kohl, S. A., Petersen, J., & Maier-Hein, K. H.
- 发表期刊: Nature methods
- 卷号: 18
- 期号: 2
- 页码: 203-211
- 发表年份: 2021
