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hibou-b

基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

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。

Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型,助力创新与研究
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术
OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计,实现了在生物医学任务中的高效表现,超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求,基于大量高质量的生物医学数据进行训练,能够高效生成和理解专业文本,为医疗创新提供支持。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器,将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调,该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术,为森林监测和生态研究提供了有力支持。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
Ibex - 领先的人工智能癌症诊断技术提供商
AI工具AI诊断Ibex数字病理学病理学癌症检测
Ibex专注开发人工智能癌症诊断解决方案,为病理学家提供经实践验证的AI工具。其技术可识别多种组织中的癌症和诊断特征,临床证实能提升诊断准确性和效率。Ibex利用逾千万张病理切片数据,结合专家知识和深度学习,开发出高性能AI算法,旨在推动癌症诊断技术进步。
DiffTumor - 基于扩散模型的跨器官早期肿瘤合成与检测方法
AI检测DiffTumorGithub医学影像开源项目泛化能力肿瘤合成
DiffTumor项目提出了一种新颖的跨器官早期肿瘤合成方法。该方法基于扩散模型,通过学习胰腺早期肿瘤特征,可合成肝脏和肾脏的早期小肿瘤。研究发现不同腹部器官的早期小肿瘤在影像学上具有相似性。该方法经放射科医生评估和AI算法测试,证实了其在肿瘤检测任务中的有效性。DiffTumor为医学影像领域的数据增强和跨器官肿瘤检测开辟了新思路。
torchio - 深度学习医疗图像处理工具集
GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习
此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案,涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作,包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发,该项目广泛应用于医学AI研究,提升数据处理效率和模型性能。
BianQue - 中文医疗健康大模型
AIBianQue-2.0Github中文医疗对话健康大模型开源项目扁鹊
华南理工大学未来技术学院及广东省数字孪生人重点实验室基于ProactiveHealthGPT系统开发的BianQue项目,利用千万级中文健康对话数据,专注于提高大模型的医疗问询能力和多轮对话交互性。该项目致力于解决多轮交互问题,为慢性病及心理咨询领域的科研提供重要支持。
HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架
GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成
HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。
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