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很抱歉打扰作者大大，请问数据集中的edge标签是怎么获得的，我是用的是LUNA16数据集，标签只有mask图像，edge的边缘标签是怎么处理的，希望作者大大解答一下，万分感谢！

作者您好，请问您论文如下图所示的edge attention图是如何如何可视化出来的？是直接将特征图保存为灰度图然后进行色彩变化得到这种效果的吗？

如果我想可视化的话是不是要将EANet/models /models.py中133行的 edge_out保存为图片？

论文中Decoder部分没有像传统的UNet结构使用自底向上结构，
而是使用了自顶向下结构，请问为什么要这样做啊，有没有消融实验可以对比一下。

作者您好，请问您论文如下图所示的edge attention图是如何如何可视化出来的？我采用x = cv2.applyColorMap(x, cv2.COLORMAP_JET)进行可视化，但显示的并不是边界部分的特征，还是类似最后的分割结果的区域部分，可以请教下您是怎么进行可视化的吗，是直接对输出的ss进行可视化还是？

感谢帅哥的开源代码，我是也是做图像分割方向的，所以才会来打扰帅哥。
帅哥的代码有清楚的注释，便于学习，实在是业内的良心。
由于之前问问题没有总结到位，几次打扰到您，实在是不好意思。由于缺少一些包，自己写了点评价指标的代码，现在代码可以实现训练验证了，但是想尽可能的复现帅哥的代码运用在自己的数据集上，所以还是想得到帅哥的源码。
缺少的包总结，如以下：1：utils.metric包。2:evaluation文件。
最后帅哥可以提供一份可以测试训练权重的代码吗，看了一下，现在的包里面只有训练和验证的代码，如果能够提供，那实在是太棒了。
最后祝帅哥天天开心，多发top期刊论文。

作者大大你好，请问LIDC肺结节分割是用的哪个dataloader呢，LIDC数据集好像是3D的，模型好像输入是2D的，需要做怎样的处理才能用于训练呢，可以提供这部分处理的代码吗，或者有没有能参考的教程?谢谢

作者你好，不好意思又来打扰你了，在每轮训练完成之后的测试部分，评价指标除了acc是正常的，其他指标均为0，我将pred和label保存下来，发现从图片上看无论位置和大小也比较相似，但指标却总为0，感觉很疑惑，大佬能给些建议吗?谢谢！