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基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

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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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该项目利用DPO方法对AI-hub医疗数据集进行训练，由MoAData公司开发，作者为Taeeon Park和Gihong Lee。这一模型专注于增强医疗数据处理的能力，用户可以通过Transformers库直接调用该模型，适用于多种医疗应用场景。
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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
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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。
vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型
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Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆 精细、稳健且高效
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