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nnUnetv2是一个用于生物医学图像语义分割的自动化方法，它能自动适应给定的数据集。它会分析提供的训练案例，并自动配置一个匹配的基于 U-Net 的分割管道，无需用户具备专业知识，用户可以直接训练模型并将其用于自己的应用。

1.主要特性

1.1.自动适应性

能够自动分析数据集特性，配置合适的 U-Net 分割管道。

1.2.多模态支持

可以处理 2D 和 3D 图像，支持任意输入模态 / 通道。

1.3.鲁棒性

能理解体素间距、各向异性，对类别高度不平衡的情况也具有鲁棒性。

1.4.多配置选择

为每个数据集创建多种 U-Net 配置，包括2d、3d_fullres、3d_lowres和3d_cascade_fullres。

2.工作原理

2.1.数据集分析

给定新数据集，nnU-Net 会系统地分析训练案例，创建 “数据集指纹”。

2.2.U-Net 配置创建

根据数据集创建多种 U-Net 配置。

2.3.管道配置

基于三步策略配置分割管道：

固定参数：采用经过验证的鲁棒配置，如损失函数、数据增强策略和学习率。

规则参数：根据数据集指纹，通过硬编码的启发式规则调整某些分割管道属性，如网络拓扑、补丁大小和批量大小。

经验参数：通过试错确定最佳 U-Net 配置和后处理策略。

3.代码结构

3.1.根目录文件

.gitignore: 指定在使用 Git 进行版本控制时需要忽略的文件和文件夹。

LICENSE: 项目的开源许可证文件。

pyproject.toml: 用于配置项目的构建工具和依赖项，通常与 Python 项目的打包和分发相关。

readme.md: 项目的说明文档，介绍了 nnU - Net 的基本信息，包括它是什么、能做什么、适用范围、工作原理以及如何开始使用等内容，是用户了解项目的重要入口。

setup.py: 用于 Python 项目的安装和分发，定义了项目的元数据（如名称、版本、作者等）和依赖项，方便用户通过 pip 等工具安装项目。

3.2..github 文件夹

workflows: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件，用于自动化执行项目的构建、测试、部署等任务，确保项目的质量和稳定性。

3.3.documentation 文件夹

包含了项目的详细文档，帮助用户了解和使用 nnU - Net

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assets: 存放文档中使用的图片、图表等资源文件。

benchmarking.md: 可能记录了项目的性能基准测试相关信息。

changelog.md: 记录了项目的更新日志，说明每个版本的主要变化和改进。

competitions: 可能包含项目在各类竞赛中的相关文档和结果。

convert_msd_dataset.md: 关于如何转换医学分割数据集（MSD）的说明文档。

dataset_format.md: 详细介绍了 <