ACSConv:[IEEE JBHI]为3D图像重塑2D卷积

ACSConv 重塑3D图像的2D卷积（ ） IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IEEE JBHI），2021年（ ） 关键贡献 ACS卷积旨在用于3D医学图像的标准3D卷积的即插即用替代。 ACS卷积支持2D到3D转换学习，在我们的实验中始终如一地大大提高了性能。 即使没有预训练，ACS卷积也可以与3D卷积媲美甚至更好，模型尺寸更小且计算量更少。 要求 基本要求 运行ACSConv软件包的最低要求。 torch >= 1.8 . 1 torchvision >= 0.9 . 0 您可以手动安装它们，也可以通过以下命令安装它们： pip install -r requirements.txt 实验要求 运行所包含的实验所需的所有库（已包含基本要求）。 fire == 0.4 . 0 jupyterlab