Logo
Project Icon

hibou-b

基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

深度学习DINOv2Huggingface数字病理学开源项目模型视觉TransformerGithub医学图像处理

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
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。
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。
Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能
GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学
Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型，适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构，具有32层和1280维度嵌入，优化于PyTorch和timm框架中高效运行，适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证，并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。
Virchow2 - 基于神经网络的病理切片图像分析与特征提取模型
GithubHuggingfacePyTorchVirchow2图像识别开源项目模型深度学习病理学
Virchow2是一个专门用于病理切片分析的深度学习模型，通过310万张医学图像训练而成。模型能够自动分析不同放大倍率的病理图像，提取关键特征信息，为计算病理学研究提供基础支持。其采用先进的视觉转换器架构，具备强大的图像处理能力。目前仅向学术研究机构开放使用，需要通过机构邮箱认证。
dinov2-base - 基于Vision Transformer的自监督视觉特征学习模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2-base是Facebook AI研究团队开发的基于Vision Transformer的自监督视觉模型。该模型在大规模图像数据集上预训练,无需标注数据即可学习强大的视觉特征表示。DINOv2-base可应用于图像分类、目标检测等多种视觉任务,支持直接特征提取或针对特定任务进行微调。作为开源项目,它为计算机视觉研究和应用提供了灵活而有力的基础。
UNI - 病理学AI基础模型助力精准医疗诊断
GithubHuggingfaceUNI图像处理开源项目模型深度学习病理学视觉编码器
UNI是一个基于1亿张病理图像预训练的视觉编码器,为病理学AI诊断提供了强大的基础模型。它在34项临床任务中展现出卓越性能,特别是在罕见和代表性不足的癌症类型诊断上。UNI不使用公开数据集进行预训练,有助于研究人员在避免数据污染的前提下构建和评估病理AI模型。该模型遵循CC-BY-NC-ND 4.0许可证,仅限非商业学术研究使用。
dino-vitb16 - DINO训练的ViT模型在图像识别中的应用
DINOGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取自监督学习视觉Transformer
DINO-ViTB16是一个基于视觉Transformer的自监督学习模型，在ImageNet-1k数据集上预训练。它将图像分割为16x16像素的patch序列，通过Transformer编码器处理，可捕获图像的内部表示。该模型适用于图像分类等多种计算机视觉任务，通过在[CLS] token上添加线性层即可实现。DINO-ViTB16展示了自监督学习在视觉领域的巨大潜力，为图像处理提供了新的解决方案。
phikon - 基于ViT的组织病理学自监督学习模型
GithubHuggingfacePhikon医学图像处理开源项目模型深度学习肿瘤病理学自监督学习
Phikon是一个使用iBOT训练的组织病理学自监督学习模型。它是由Owkin开发的Vision Transformer Base模型，包含8580万个参数，支持224x224x3的图像输入。该模型在4000万个泛癌症图像块上进行了预训练，可用于从组织学图像中提取特征，并应用于多种癌症亚型的分类任务。通过微调，Phikon可以适应特定癌症亚型的研究需求。
dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型
DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练
DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。
BCI - Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架
GithubPyramidPix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成开源项目深度学习
BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号