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GaNDLF

通用深度学习框架支持多种医学影像分析任务

GaNDLF是一个通用深度学习框架,支持多种模型架构、数据维度和医学影像分析任务。框架内置嵌套交叉验证、数据增强和混合精度训练功能,适用于放射学和组织病理学图像处理。GaNDLF简化了深度学习开发流程,提高了模型可重现性和可解释性,使非专业人士也能轻松使用。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统
DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像
DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示,并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术,提供了一个统一的生成平台,可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南,方便研究人员和开发者进行实验和应用。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
DCLGAN - 无监督图像转换的双重对比学习方法 实现更真实几何变换
DCLGANGithub图像转换对比学习开源项目无监督学习生成对抗网络
DCLGAN是一种新型无监督图像到图像转换模型,采用双重对比学习方法。相比CycleGAN,它能实现更真实的几何变换;相比CUT,具有更高的稳定性和性能。DCLGAN适用于多种图像转换任务,如猫狗互换和马斑马互换。项目提供了预训练模型和使用指南,便于研究者进行实验和评估。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
结合自监督对比学习与多实例学习网络,实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试,以及生成色彩和检测图的详细步骤。
LabelLLM - 开源数据标注平台 优化LLM开发流程
GithubLabelLLM人工智能多模态开源开源项目数据标注平台
LabelLLM是一个开源数据标注平台,旨在优化大型语言模型(LLM)开发中的数据标注流程。该平台提供灵活配置、多模态数据支持、全面任务管理和AI辅助标注功能。LabelLLM适合独立开发者和中小型研究团队使用,可显著提高数据标注效率,为LLM训练数据准备提供有力支持。
DIG - 图深度学习的综合平台,支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标,支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级,推荐使用。
DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集
Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献
DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据,实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法,及项目成就与贡献者。
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