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

Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果

ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图

Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。

vit-large-patch16-224 - 大型视觉Transformer模型在ImageNet数据集上的图像分类实现

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer大型模型在ImageNet-21k数据集上完成预训练，包含1400万张图像和21,843个分类。模型通过将图像分割为16x16像素块进行处理，支持224x224分辨率输入，并在ImageNet 2012数据集上进行微调。该模型基于PyTorch框架实现，可用于图像分类等视觉任务。

vit_base_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型

Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练

这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练，并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型，其参数量达88.3M，计算量为12.7 GMACs，设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用，满足多种视觉任务需求，在图像识别和分析领域表现出稳定性能。

sam-vit-base - 基于ViT的高效零样本图像分割模型

GithubHuggingfaceSAM人工智能图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

sam-vit-base是Segment Anything Model (SAM)的ViT Base版本，一个强大的图像分割模型。它可根据点或框等输入提示生成高质量对象掩码，适用于多种分割任务。该模型在庞大数据集上训练，具备出色的零样本性能。其架构包含视觉编码器、提示编码器和掩码解码器，支持提示式和自动化掩码生成，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

nucleotide-transformer - Transformer驱动的基因组语言及单核苷酸序列分割模型

DNA序列解析GithubNucleotide TransformersSegmentNTgenomics开源项目预训练模型

nucleotide-transformer项目提供了九种预训练基因组语言模型和两种SegmentNT分割模型。基于Transformer的基因组模型综合了3,200个人类基因组和850个不同物种的基因组数据，能够高精度预测分子表型。Agro NT模型专用于农作物基因组，在基因调控和表达预测上表现优异。这些模型可以实现对DNA序列基因组元素的单核苷酸分辨率分割。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数，支持518x518像素输入，适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码，可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。

convit_small.fb_in1k - ConViT结合软卷积特性的图像分类框架

ConViTGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型深度学习神经网络

ConViT是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型，结合了CNN和Transformer优势。模型参数量2780万，支持224x224图像输入，可用于分类和特征提取任务。模型提供预训练权重，适用于多种计算机视觉应用场景。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

samvit_base_patch16.sa1b - 高效的图像特征提取与分类工具

GithubHuggingfaceVision Transformersamvit_base_patch16.sa1b图像分类图像特征提取开源项目模型预训练

Segment-Anything Vision Transformer（SAM ViT）模型专注于图像特征提取与分类，不含分割头。使用MAE权重进行初始化，并通过SA-1B数据集的预训练，展示出89.7M的参数量及486.4 GMACs的计算性能，适宜处理1024x1024图像。Python代码示例提供了图像分类与嵌入应用方式，用户可通过timm库使用预训练模型‘samvit_base_patch16.sa1b’以提升图像分析效率。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

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