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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。

bluebert_pubmed_uncased_L-12_H-768_A-12 - 基于PubMed文本的BlueBERT模型及其应用
BERT模型BlueBertGithubHuggingfacePubMed开源项目模型生物医学自然语言处理
探索在PubMed文献上预训练的BERT模型,BlueBERT利用4000M词语料库支持生物医学自然语言处理,提升医学信息提取和文本分析精度,并通过多个基准数据集的评估。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
ModelsGenesis - 3D医疗影像自监督预训练模型
3D医学影像GithubModels Genesis医学图像分析开源项目自学习迁移学习
此项目推出了名为Generic Autodidactic Models的预训练模型,专为3D医学影像应用设计,特别适合标注数据有限的情况。这一模型通过自监督学习实现自我训练,无需人工标注,并能生成各种应用场景的目标模型。Models Genesis性能显著优于从零开始训练的3D模型,甚至超过了包括ImageNet模型在内的2D方法,尤其在分割肝脏、肿瘤和海马体方面表现卓越。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
CellViT - 基于Vision Transformer的细胞核分割与分类模型
CellViTGithubPanNuke数据集Vision Transformer开源项目深度学习细胞分割
CellViT是一种基于Vision Transformer的深度学习方法,用于数字化组织样本中的细胞核自动实例分割。该项目结合了预训练的Vision Transformer编码器和U-Net架构,在PanNuke数据集上取得了领先性能。通过引入加权采样策略,CellViT提高了对复杂细胞实例的识别能力。它能够快速处理千兆像素级全切片图像,并可与QuPath等软件集成,为后续分析提供定位化的深度特征。
biogpt - 生物医学领域的预训练生成式语言模型
BioGPTGithubHuggingface开源项目文本生成模型生物医学自然语言处理预训练模型
BioGPT是一种针对生物医学领域的预训练生成式语言模型。该模型在大规模生物医学文献上训练,在多项自然语言处理任务中表现出色,尤其在关系抽取和问答任务上取得了显著成果。除了擅长分类任务外,BioGPT还具备强大的文本生成能力,能为生物医学术语提供流畅的描述。这些特性使得BioGPT在生物医学领域有广泛的应用前景。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
HistomicsTK - 数字病理图像分析的Python工具包,支持独立和网络集成
Digital Slide ArchiveGithubHistomicsTKHistomicsUIPython开源项目病理影像分析
HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包,可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务,其功能可通过slicer cli web扩展,允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像,HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者,提供如颜色归一化和细胞核分割等功能,支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。
visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答
AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学
Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型,集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构,该模型通过指令微调和视觉模块扩展,可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行,为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。
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