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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。

llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发,采用课程学习方法训练,能处理多种医学图像类型,如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异,为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是,这是一个仅用于研究目的的开源项目,仅支持英语处理,不适用于临床环境。
UCTransNet - 融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络
GithubTransformerU-NetUCTransNet医学图像分割开源项目深度学习
UCTransNet是一种结合U-Net和Transformer优势的医学图像分割网络。它通过Channel Transformer模块替代U-Net的跳跃连接,从通道维度优化特征融合。该模型在GlaS和MoNuSeg等数据集上表现优异,为医学影像分析提供新思路。项目开源代码实现和预训练模型,并提供详细使用说明,方便研究者探索和应用。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合,为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重,便于研究者复现结果和深入研究。
vit-xray-pneumonia-classification - 基于ViT的胸部X光肺炎分类模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目机器学习模型肺炎检测胸部X光分类
该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类,在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片,并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性,为医疗行业带来实际价值。
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型,专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块,通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型,在性能和效率间达到平衡,适合GPU部署和TensorRT优化。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目,结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数,支持单模态和多模态配准,公开了训练脚本和预训练模型,并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集,显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型,在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型,还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练,基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计,包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果,DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异,并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型,适合多种机器学习场景。
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