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CellViT

基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型

CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。

UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目,采用无查找技术和262144大小的码本,克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器,在图像分词方面取得显著进展,8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展,目前处于积极开发阶段,未来计划拓展至视频生成领域。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题,在COCO数据集上达到42 AP的性能表现,同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构,实现了图像的高效并行处理,大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型,便于研究人员进行深入探索和实际应用。
TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法
GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习
TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目,结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数,支持单模态和多模态配准,公开了训练脚本和预训练模型,并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。
UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率
GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测
UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法,在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注,并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息,在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net,一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术,通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域,并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
u-net - 使用Keras库构建深度神经网络的教程
GithubKerasTensorFlowU-NetUltrasound Nerve Segmentation开源项目深度学习
本教程使用Keras库构建深度神经网络,用于超声图像神经分割,特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成,教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分,为后续优化提供了出发点。
MobileSAM - 高效轻量化图像分割模型,适用于移动设备
AI模型GithubMobileSAM图像分割开源项目深度学习计算机视觉
MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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