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DECIMER-Image_Transformer

化学结构图像识别的深度学习新方法

DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型,开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程,采用TPU加速训练,提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向,推动了化学信息学领域的发展。

DAFormer - 提升域适应语义分割的网络架构与训练策略
DAFormerGithubTransformer域自适应语义分割开源项目网络架构语义分割
通过Transformer编码器和多级上下文感知特征融合解码器,显著提升域适应语义分割性能。DAFormer使用稀有类采样、ImageNet特征距离和学习率预热等策略,提升GTA→Cityscapes和Synthia→Cityscapes的分割效果,并扩展至域泛化领域。在多个UDA基准上,DAFormer显著超越了前沿方法,成为领域推广和不受目标图像限制的语义分割任务中新的性能标杆。
ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准
ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目
ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务,从分子结构预测到反应产率预测,并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考,其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收,彰显学术影响力。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
DeepLIIF - 深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析
DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割
DeepLIIF是一个开源深度学习框架,用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集,DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像,同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台,支持多种输入格式,并集成MLOps流程,为病理学研究和临床应用提供支持。
MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
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。
Reinvent - 分子设计与优化的开源人工智能工具
GPUGithubPythonREINVENT分子设计开源项目机器学习
REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具,结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式,使用JSON配置文件控制,并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程,支持Jupyter notebook交互式使用,便于研究人员快速上手和实验。此外,项目还包含单元测试框架,可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
I-live-well-foodai - 视觉transformer食品图像智能分类系统
GithubHuggingfacevit-base-patch16-224图像分类开源项目机器学习模型模型训练视觉模型
这是一个采用Google视觉transformer技术开发的食品图像分类系统,通过对大量食品图片数据的深度学习,模型识别准确率达到72.33%。该系统可以精准识别各类食品图像,在智能餐饮分析、营养管理等领域具有实际应用价值。
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