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

AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成

AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割

AbSViT是一个创新视觉注意力模型，采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异，尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景，并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向，有望在多种视觉任务中发挥重要作用。

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型，在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数，可处理518x518大小的图像，适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术，为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。

vit-mae-base - MAE预训练Vision Transformer模型的图像处理能力

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉预训练模型

Vision Transformer (ViT)模型采用MAE方法预训练，通过随机遮蔽75%图像块实现自监督学习。该模型能有效捕捉图像内在表示，适用于图像分类等多种计算机视觉任务。研究人员可利用其预训练编码器提取特征或进行微调，以满足特定应用需求。

vit-small-patch16-224 - Google开发的轻量级视觉Transformer模型用于高效图像分类

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformerpytorch-image-modelssafetensors图像分类开源项目模型

vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型，针对高效图像分类任务进行了优化。该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。它与ViT-base模型具有相同的使用方式，特别适合计算资源有限的应用场景。模型在ImageNet数据集上经过训练，可用于各种计算机视觉任务，如图像识别和分类。相比ViT-base，它具有更小的模型尺寸和更快的推理速度，同时保持了良好的性能表现。需要注意的是，模型的safetensors版本要求torch 2.0或更高版本的运行环境。

vit_base_patch16_224.orig_in21k - Vision Transformer图像特征提取模型无分类头版本

GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取预训练模型

vit_base_patch16_224.orig_in21k是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，在ImageNet-21k数据集上预训练。模型采用16x16图像块处理，支持224x224输入尺寸，包含8580万参数。移除分类头设计使其专注于特征提取，适合迁移学习和微调。通过timm库可轻松应用于图像分类和特征提取任务，为计算机视觉研究提供有力支持。

MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目

GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干

这是一个高效的Vision Transformer（ViT）图像分类模型，经过增强和正则化，在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发，并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取，参数量为9.7百万，1.1 GMACs，处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例，以及支持特定数据转换的功能，提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用，并提供开发者比较参考的方法。

nnUNet - 自适应医学图像分割深度学习框架

GithubnnU-Net医学影像图像分割开源项目深度学习自动化

nnUNet是一个自适应深度学习框架,专注于医学图像分割。它可自动分析训练数据并优化U-Net分割流程,无需专业知识即可使用。支持2D和3D图像,处理多种模态和输入通道,并能应对不平衡类别分布。在多个生物医学图像分割挑战中表现出色,广泛用作基线方法和开发框架。适用于领域科学家和AI研究人员,为医学图像分析提供强大支持。

hibou-L - 专注数字病理学的预训练视觉Transformer模型

DINOv2GithubHibou-LHuggingface医学影像开源项目模型病理学视觉转换器

面向数字病理学的视觉Transformer模型，通过12亿张医疗图像数据集训练而成。模型专注于病理图像特征提取，可应用于多种病理分析任务，并通过transformers库实现便捷部署。

ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成

CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库

ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本，将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入，特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据，有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。

相关项目

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