SuPreM

基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件

SuPreM 医学影像分析 3D模型迁移学习大规模数据集 Github 开源项目

SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。

文档

x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架

GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉

x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目，融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理，提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务，是一个功能强大的深度学习工具。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

Slicer - 跨平台医学影像分析与可视化软件

3D SlicerGithub可视化图像分析开源软件开源项目跨平台

3D Slicer是一款开源的医学影像可视化和分析软件。它兼容Windows、Linux和macOS，提供3D影像处理工具，适用于研究人员和医疗专业人士。该项目具有活跃的社区支持，定期更新，并提供详细文档和教程。3D Slicer为医学影像研究和应用提供了强大的跨平台解决方案。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

ehrshot-benchmark - 电子健康记录基础模型少样本评估基准

EHRSHOTGithub基准测试基础模型少样本评估开源项目电子健康记录

EHRSHOT基准包含6,739名患者的完整电子健康记录和15个分类任务,用于评估EHR基础模型的少样本学习能力。项目发布了一个在大规模患者数据上预训练的临床基础模型,并提供相关资源,旨在推动EHR深度学习研究的发展和可重复性。

facescape - 大规模3D人脸数据集及重建基准

3D人脸数据集FaceScapeGithub三维模型人脸重建开源项目生物识别

FaceScape是一个开源项目,提供大规模3D人脸数据集和相关工具。数据包括16940个3D人脸模型、40万多张多视图图像和生物线性模型。项目还包含单视图3D重建基准测试和Python工具包,支持模型生成、拟合等任务。数据仅供非商业研究使用,采用严格许可保护隐私。

MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研

Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述

这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

GaNDLF - 通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务

GaNDLFGithubMLCommons医学影像分析开源项目深度学习框架

GaNDLF是一个通用深度学习框架，支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能，适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程，提高了模型可重现性和可解释性，使非专业人士也能轻松使用。

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