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Transformer在医学影像分析中的最新应用进展

医学图像分析 Transformer 分割深度学习计算机视觉 Github 开源项目

本项目汇总了Transformer在医学影像分析领域的最新研究成果,包括图像分割、分类、重建等多个任务。资源库按时间顺序整理相关论文和开源实现,为研究人员提供全面参考。内容定期更新,旨在促进Transformer在医学影像分析中的应用与发展。

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meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法

GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型

Meditron-7B是开源的医学大型语言模型，通过持久的预训练，结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据，提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力，但实际使用需经过更多测试和适应调整。

vram-24 - 探索Transformer库在机器学习和NLP中的创新应用

AIGithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习绘图

transformers库在机器学习和自然语言处理中的应用，凭借强大的算法和灵活的工具，增强数据分析及模型部署能力，提高AI开发效率，为研究和应用提供创新支持。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

AiLearning-Theory-Applying - 人工智能领域的全面学习资源

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AiLearning-Theory-Applying项目提供人工智能领域的全面学习资源，覆盖基础知识、机器学习、深度学习及自然语言处理。项目持续更新，附带详尽注释和数据集，便于理解与操作，助力初学者及研究人员迅速掌握AI理论及应用实践。

llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型快速训练的开源研究工具

GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理

LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。

SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具

GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割

SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具，采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签，符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像，支持GPU和CPU，操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色，适用于神经影像研究和临床分析。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

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。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

Awesome-Text-to-Image - 全面收录文本到图像生成与编辑技术资源

AI绘画Github开源项目文生图深度学习自然语言处理计算机视觉

项目汇集了文本到图像生成与编辑技术的各类资源,包括定量评估指标、训练数据集、开源代码实现及相关学术论文。内容全面且持续更新,涵盖该领域最新进展,可为研究人员和开发者提供有价值的参考信息。

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