UltraDet

提高乳腺超声病变检测准确率

UltraDet 超声检测假阳性抑制实时推理视频目标检测 Github 开源项目

UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法，在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注，并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息，在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。

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介绍相关项目

nnDetection - 自适应医学目标检测框架

GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断

nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。

breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力

Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目

该开源项目提供基于深度学习的预训练模型，能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型，适用于标准视图的乳腺X光检查，支持GPU加速，使用Python和PyTorch实现，提供详细的示例数据和预测结果。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

detr - Transformer架构重塑目标检测流程

DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉

DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题，在COCO数据集上达到42 AP的性能表现，同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构，实现了图像的高效并行处理，大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型，便于研究人员进行深入探索和实际应用。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型

COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测

Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。

nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架

GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化

nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。

D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用

D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏

D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。

UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型

GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学

UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。

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