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LViT

结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术

LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型,采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数,支持518x518像素输入,适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码,可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
LAVIS - 多任务语言与视觉模型的统一接口和便捷数据下载工具
BLIPGithubLAVISSalesforceX-InstructBLIPlanguage-vision开源项目
LAVIS是一款用于语言与视觉智能研究的Python库,提供统一接口,支持图像文本预训练、检索和视觉问答等10多种任务,并包含20多个数据集和30多个预训练模型。其模块化设计和自动下载工具简化了数据准备和模型训练,是开发多模态应用的理想选择。
vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练,通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示,适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调,以满足特定应用需求。
MedLLMsPracticalGuide - 医疗大语言模型的发展现状与应用前景
Github人工智能医疗医学知识库医疗决策支持医疗大语言模型医疗应用开源项目
该项目提供了医疗大语言模型(Medical LLMs)的综合资源清单,基于一篇全面的综述论文。内容涵盖医疗LLMs的基本原理、构建方法、应用场景和面临的挑战,包括构建流程、医疗数据利用、生物医学任务、临床实践等多个方面。项目为医疗LLMs的研究与开发提供了宝贵的见解和实用指南,有助于推动这一前沿技术在医疗领域的创新应用。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型
MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能,通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块,适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入,已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法,可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。
llm-transparency-tool - 深入分析Transformer语言模型的交互式可视化工具
GithubLLM Transparency Tool可视化分析开源项目神经网络语言模型贡献图
LLM Transparency Tool是一个用于分析Transformer语言模型的交互式工具。该工具支持选择模型和提示、运行推理,并通过贡献图可视化模型内部机制。它能够展示token表示、注意力头和前馈网络块的详细信息,有助于理解模型的决策过程。这个工具兼容多种模型,并提供Docker部署选项,是研究人员和开发者分析语言模型的实用资源。
EVF-SAM - 基于早期视觉语言融合的文本引导图像分割模型
EVF-SAMGithubSAM模型图像分割开源项目视觉语言融合语义分割
EVF-SAM项目通过早期视觉语言融合技术扩展了SAM模型的能力,实现高精度的文本引导图像分割。该模型在T4 GPU上可在几秒内完成推理,计算效率高。最新版本基于SAM-2支持视频分割,展现了零样本文本引导视频分割能力。EVF-SAM在多个数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
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