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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。

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介绍相关项目
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UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
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HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
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这是一个基于MIMIC临床数据训练的BERT模型，用于自动预测医疗诊断文本对应的ICD-10代码。模型通过Transformers库实现，支持输出前5个最可能的预测结果。该工具可用于辅助医疗诊断编码工作，提升工作效率。
HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4
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HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型，采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异，专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据，为医疗AI研究提供支持。
deid_roberta_i2b2 - RoBERTa模型用于医疗记录去标识化
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这是一个基于RoBERTa的序列标注模型，专门用于医疗记录去标识化。模型能识别11种受保护健康信息类型，采用BILOU标记方案。在I2B2 2014数据集上训练后，可自动从医疗记录中移除敏感信息。项目提供了使用说明、数据格式要求和示例代码，便于快速应用。
vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习
项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型，用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量，预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务，支持通过PyTorch和timm库实现，确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。
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DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具，基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术，实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型，获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持，有望推动多种基因组分析任务的进展。
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Document Image Transformer 是一种基于 Transformer 的模型，专为自监督学习而设计，通过大量文档图像来学习图像的内在表示。经过 RVL-CDIP 数据集的细调，该模型适用于文档图像分类、表格检测和文档布局分析等任务。通过在预训练编码器上添加线性层，可以灵活实现不同任务的目标。模型将图像划分为16x16像素固定块，并使用离散 VAE 编码器的视觉 token 进行预测。该技术解决方案在灰度图像分类中表现出色，尤其是在细分类别的文档图像任务中。
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