模型介绍
中文整理Language: [EN / ZH]
The SegVol is a universal and interactive model for volumetric medical image segmentation. SegVol accepts point, box, and text prompts while output volumetric segmentation. By training on 90k unlabeled Computed Tomography (CT) volumes and 6k labeled CTs, this foundation model supports the segmentation of over 200 anatomical categories.
SegVol是用于体积医学图像分割的通用交互式模型,可以使用点，框和文本作为prompt驱动模型，输出分割结果。
通过在90k个无标签CT和6k个有标签CT上进行训练，该基础模型支持对200多个解剖类别进行分割。
Paper**, **Code** 和 **Demo** 已发布。
Keywords**: 3D medical SAM, volumetric image segmentation
Quicktart
Requirements
pytorch v1.11.0 or higher version is required. Please also install the following support packages:
需要 pytorch v1.11.0 或更高版本。另外请安装如下支持包：
Test script
Training script
Start with M3D-Seg dataset
We have released 25 open source datasets(M3D-Seg) for training SegVol, and these preprocessed data have been uploaded to ModelScope and HuggingFace.
You can use the following script to easily load cases and insert them into Test script and Training script.
我们已经发布了用于训练SegVol的25个开源数据集(M3D-Seg),并将预处理后的数据上传到了ModelScope和HuggingFace。
您可以使用下面的script方便地载入，并插入到Test script和Training script中。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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