CellViT

基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型

CellViT 细胞分割 Vision Transformer 深度学习 PanNuke数据集 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。

dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练

小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练，专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入，用于图像表征，无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取，并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。

cvt-13 - 融合CNN和ViT优势的创新图像分类模型

CvTGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习视觉转换器

CvT-13是一款结合卷积神经网络(CNN)和视觉变换器(ViT)优势的图像分类模型。该模型在ImageNet-1k数据集上预训练，可处理224x224分辨率图像。CvT-13融合了CNN的局部特征提取和ViT的全局建模能力，在图像分类任务中表现出色。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型于不同的图像分类项目中。

vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型

GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉

vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述，支持多种图像输入方式，易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法，为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。

vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取，支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，具有85.8M参数，能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高，该模型在大规模数据集上表现良好，适合精确特征提取的视觉任务，增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理，满足多种计算机视觉应用需求。

dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习

dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练，能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入，可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力，为图像分类等下游任务奠定了基础。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库高性能图像识别

FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目

项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。

maxvit_base_tf_512.in21k_ft_in1k - MaxViT图像分类模型支持多尺寸特征提取和深度学习训练

GithubHuggingfaceImageNetMaxViT人工智能图像分类开源项目模型深度学习

MaxViT是谷歌研究团队开发的图像分类模型，通过ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调实现。模型集成多轴注意力机制，总参数量119.9M，支持512x512分辨率输入。除图像分类外，还可输出多尺度特征图和嵌入向量，便于迁移至其他视觉任务。模型在ImageNet-1k测试中取得88.20%的分类准确率。

vit-large-patch16-224-in21k - 基于ImageNet-21k预训练的大型Vision Transformer模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型计算机视觉预训练模型

该模型是在ImageNet-21k数据集(1400万图像,21843类别)上预训练的大型Vision Transformer (ViT)。它采用Transformer架构,将224x224分辨率的图像分割成16x16的patch序列进行处理。模型可提取强大的图像特征,适用于分类等多种下游视觉任务。用户可直接用于图像嵌入或在特定任务上微调。

相关项目

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