nnunet用了哪些尺度在多尺度训练中

在NNUNet中，使用了多个尺度进行多尺度训练。通常情况下，NNUNet使用了五个尺度进行训练，包括1/1、1/2、1/4、1/8和1/16。其中，1/1表示训练原始大小的图像，1/2表示将原始图像缩小为一半，以此类推。

使用多个尺度进行训练可以带来以下几个优点：

1. 提高模型的泛化性能和鲁棒性：使用多个尺度进行训练可以使模型能够适应不同尺度和大小的图像，从而提高模型的泛化性能和鲁棒性。

2. 提高模型的精度：使用多个尺度进行训练可以增加训练数据的多样性，从而提高模型的精度。

3. 减少过拟合：使用多个尺度进行训练可以减少模型的过拟合，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

在NNUNet中，使用多尺度训练可以使模型更好地适应不同的输入图像，从而提高模型的性能和鲁棒性。同时，NNUNet还使用了其他技术来进一步提高模型的性能和鲁棒性，如跳跃连接、数据增强和集成学习等。