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

vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm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。该模型采用DINOv2自监督学习方法，在LVD-142M数据集上预训练，拥有2210万参数，支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务，并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型，它能够提取稳健的图像特征表示。

vit-base-patch16-224 - Vision Transformer图像分类模型在ImageNet数据集上的应用

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目机器学习模型神经网络

vit-base-patch16-224是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型，在ImageNet-21k数据集上预训练并在ImageNet 2012上微调。该模型采用16x16像素的图像分块和序列化处理方法，可高效处理224x224分辨率的图像。在多个图像分类基准测试中，vit-base-patch16-224展现出较好的性能，为计算机视觉任务提供了一种基于Transformer的新方案。

H-optimus-0 - 自监督视觉Transformer在病理学与组织学中的应用

GithubH-optimus-0Huggingface医疗影像开源项目模型病理学自监督学习视觉transformer

H-optimus-0是一个开源的视觉Transformer模型，基于11亿参数，利用自监督学习在50万张H&E染色全幅切片病理图像上训练。该模型能从组织学图像中提取强大特征，支持突变预测、生存分析和组织分类等应用。模型期望输入图像尺寸为224x224，建议在CUDA设备上采用混合精度以加快推断。适用于医学图像处理，尤其在病理学与组织学研究中表现出色。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

vit_small_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - 增强的视觉转换器模型及其在图像分类中的应用

GithubHuggingfaceImageNetPyTorchVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型

ViT图像分类模型结合增强与正则化技术，基于ImageNet-21k训练后在ImageNet-1k微调。模型通过JAX进行训练并移植至PyTorch，拥有22.2M参数和384x384图像输入，展示了12.4 GMACs的高效性。适用于图像分类与特征提取，在视觉识别和嵌入生成中表现出色。

vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用

CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较

OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练，并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调，适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中，具有高参数量与计算效率，适用于高精度图像识别，支持实时与批量处理应用。

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m - Vision Transformer自监督图像特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像特征提取开源项目模型自监督学习

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数，支持518x518像素输入，可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征，性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。

single-cell-transformer-papers - Transformer模型在单细胞组学分析中的应用概览

GithubTransformers单细胞组学基因表达开源项目细胞注释预训练模型

本项目汇总了单细胞组学数据分析中的Transformer模型,包括论文、代码、数据模态等关键信息。通过全面概述单细胞Transformer模型,展示了该领域的最新进展和发展趋势。项目内容持续更新,为研究人员提供了宝贵的参考资源。项目内容涵盖了各Transformer模型的核心要素,如数据模态、预训练数据集、模型架构和任务类型等。这种系统性的整理使研究人员能够快速了解和比较不同模型的特点,为单细胞组学研究提供了有力支持。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

vit-base-cats-vs-dogs - 基于Vision Transformer的猫狗图像分类模型

GithubHugging FaceHuggingfaceViT模型图像分类开源项目模型猫狗数据集迁移学习

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构，在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中，实现高效的猫狗识别功能。

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