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涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例MONAI教程

本资源库包含详尽的MONAI教程,涵盖2D和3D分类、分割、回归及配准任务实例。教程演示如何使用Matplotlib和Jupyter Notebook在PyTorch和MONAI中进行医学图像处理和深度学习操作,并提供Colab环境下的GPU加速指南及数据处理和问题解决方法。教程还介绍了模型部署、实验管理、联邦学习和数字病理学实例,帮助用户掌握和应用MONAI功能。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程,涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程,每个课程的代码都存放在相应的文件夹中,便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上,建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现
GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉
本项目提供了PyTorch实现的代码,用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法,支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集,兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途,包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集,包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像,涵盖多种医学影像模态,适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像,支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性,成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源,教程、视频、实战项目和书籍推荐
GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频
详细介绍PyTorch资源,包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍,帮助各层次用户深入掌握PyTorch。
courses - AI课程和资源精选合集
AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接,适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程,资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议,共同打造优质的AI学习平台。
nitrain - 医学图像采样与增强的跨平台Python库
AI框架GithubNitrainPython医学影像开源项目深度学习
Nitrain是一个高层次的Python库,用于简化医学图像采样和增强,支持多个框架(如Torch、TensorFlow、Keras)。该项目旨在简化医疗成像AI模型的训练过程,通过详细教程和文档,用户可以迅速上手并进行模型的训练和可视化。Nitrain提供合理的默认设置,使得模型训练变得更加简单,并且支持多个依赖包如ANTS。
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。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。
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。
Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南,适用于学习者和开发者
Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程
2023秋季深度学习课程,涵盖讲座和实践材料,可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题,学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等,由资深导师提供材料,持续改进。
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