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No New U-Net — self-configuring framework for medical image segmentation. Automatically adapts to any dataset. Top performer on biomedical segmentation benchmarks (BraTS, KiTS, etc.).
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill nnunetコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | nnunet |
| description | No New U-Net — self-configuring framework for medical image segmentation. Automatically adapts to any dataset. Top performer on biomedical segmentation benchmarks (BraTS, KiTS, etc.). |
| tags | ["medical-imaging","segmentation","unet","deep-learning","pytorch","zorai"] |
nnUNet (No New U-Net) is a self-configuring framework for medical image segmentation that automatically adapts to any dataset. Consistently top-performing on benchmarks like BraTS, KiTS, and AMOS.
uv pip install nnunetv2
nnUNetv2_plan_and_preprocess -d DATASET_ID -pl nnUNetPlanner
nnUNetv2_train DATASET_ID CONFIG 0 # CONFIG: 2d, 3d_fullres, 3d_lowres
nnUNetv2_predict -i INPUT_FOLDER -o OUTPUT_FOLDER -d DATASET_ID -c CONFIG
from nnunetv2.inference.predict_from_raw_data import nnUNetPredictor
predictor = nnUNetPredictor()
predictor.initialize_from_trained_model_folder("nnUNet_results/DatasetXYZ", "3d_fullres")
predictor.predict_from_files("input_images", "output_segmentations")
nnUNetv2_plan_and_preprocess for automatic configurationnnUNetv2_trainnnUNetv2_predict or Python API