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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。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
stanford-tensorflow-tutorials - CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度
CS 20GithubPythonTensorFlowstanford-tensorflow-tutorials开源项目深度学习
提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记,涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1,实时更新课程进度,包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异,为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
medical-datasets - 医学影像数据集汇总 从MRI到X射线的全面资源
CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目
medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。
openvino_notebooks - 深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks
API优化GithubJupyter NotebooksOpenVINOPython开源项目深度学习推理
本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks,用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识,并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行,包括本地、云端和Docker容器,提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答,全面辅助开发者使用OpenVINO™。
awesome-transformers-in-medical-imaging - Transformer在医学影像分析中的最新应用进展
GithubTransformer分割医学图像分析开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料,均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中,预计2024年发布更新。此外,还提供学生分享的学习笔记,丰富学习资源。
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