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cellpose

多功能细胞分割和图像修复工具

Cellpose是一款开源的细胞分割和图像处理工具,适用于各类生物图像分析。它支持细胞和细胞核的通用分割,可针对特定数据进行优化。Cellpose提供图形界面、API和命令行接口,支持人机交互训练。最新版本还增加了图像去噪、去模糊和上采样等修复功能,进一步提升分割效果。该工具具有高度灵活性和准确性,能满足研究人员的多样化需求。

easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集
EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析
EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集,用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注,涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集,并提供多个基线模型的预训练权重,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库
C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型
LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库,提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器,推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大,适合快速开发和部署各类图像分割应用。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法,曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本,适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤,以及相关的代码库和资源链接,适合研究人员和开发者使用。
litepose - 高效实时多人姿态估计的单分支架构
GithubLitePose人体姿态估计大核卷积开源项目效率优化边缘设备
LitePose是一种针对边缘设备的高效单分支架构,专用于实时多人姿态估计。通过融合解卷积头和大卷积核,该模型显著提升了性能。在移动平台上,LitePose将延迟降低5倍,同时保持估计精度。项目开源了预训练模型、训练脚本和评估工具,支持COCO和CrowdPose数据集。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
ComfyUI-BiRefNet-ZHO - 基于BiRefNet的开源背景抠除工具,支持图像和视频处理
BiRefNetComfyUIGithub图像处理开源模型开源项目背景抠除
ComfyUI-BiRefNet-ZHO是一个基于BiRefNet模型的开源背景抠除工具。该插件支持图像和视频处理,具有模型加载与图像处理分离、输出透明背景PNG图和视频抠像等功能。作为ComfyUI的扩展,它易于安装和使用,适用于各种需要高质量背景去除的场景。ComfyUI-BiRefNet-ZHO提供了高效的图像处理能力,是当前表现优异的开源背景抠除解决方案之一。
SynthSeg - 通用深度学习脑部MRI分割工具 适用多种对比度和分辨率
SynthSeg深度学习脑部扫描分割
SynthSeg是一种深度学习脑部MRI分割工具,可处理不同对比度和分辨率的扫描。无需重新训练即可适用于各年龄段和健康状况的人群,可处理预处理或未预处理的扫描,并能应对白质病变。SynthSeg 2.0版本增加了皮层分区、自动质量控制和颅内容积估计功能,提高了其在分析大规模异质临床脑MRI数据集中的实用性。
clinica - 多模态神经影像分析平台 支持临床研究
BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习
Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台,支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程,用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式,并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具,尤其适用于阿尔茨海默病等领域。
docta - 数据诊断与优化平台
DoctaGithub开源工具开源项目数据健康数据处理自动化服务
Docta是一款专注于数据健康管理的高级AI平台,旨在检测和修复数据问题。支持表格数据、文本数据、图像数据和预训练模型嵌入等多种类型。无需训练,Docta可自动执行数据诊断、整理和优化,通过标签错误和稀有模式检测来改进数据集质量,适用于所有用户的免费开源工具。
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