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DeepLIIF

深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析

DeepLIIF免疫组化深度学习细胞分割多重免疫荧光Github开源项目

DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。

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介绍相关项目
Automatic-leaf-infection-identifier - 自动植物叶片病害识别系统
Github农业技术叶片分析图像处理开源项目机器学习植物病害检测
该项目是一个基于机器视觉和机器学习的自动叶片病害识别系统。系统使用图像处理算法对叶片图像进行分割和特征提取,通过SVM分类器将叶片分类为健康或感染。它能够早期检测植物病害,有助于及时采取防控措施。项目包含完整代码实现,提供数据集创建、模型训练和图形界面等功能。
diffae - 基于扩散模型的自编码器框架实现图像生成与编辑
Diffusion AutoencodersGithub图像处理开源项目深度学习生成模型计算机视觉
diffae项目实现了基于扩散模型的自编码器框架，用于高质量图像的生成和编辑。该项目提供多个预训练模型，支持FFHQ、LSUN等数据集，实现了无条件生成、图像操作和插值等功能。项目包含使用说明、模型检查点和针对不同数据集的训练脚本，为图像生成和编辑研究提供了完整的工具链。
scGPT - AI单细胞多组学基础模型
GithubscGPT单细胞多组学在线应用基因表达调控网络开源项目预训练模型
scGPT是一个基于AI的单细胞多组学研究基础模型，提供丰富的预训练模型和在线应用程序。该平台支持基因调控网络分析、细胞类型注释及多组学集成，适用于处理大规模细胞数据集，如全人类及特定器官细胞。此外，其零样本学习和快速参考映射功能，加上不断更新的训练模型，保障了其在多种研究任务中的应用前沿性和广泛适用性。
cucim - 提升多维图像处理性能的开源库
GPU加速GithubRAPIDScuCIM图像处理多维图像开源项目
cuCIM 是一个开源的高性能多维图像处理和计算机视觉软件库，应用于生物医学、地理空间、材料科学、生命科学和遥感领域。利用基于 GPU 的加速技术，cuCIM 提供了增强的大规模和多维 TIFF 文件处理能力，并且支持简便的 Python 接口和多种图像格式，如 Aperio ScanScope 虚拟切片、Philips TIFF 和多分辨率压缩 TIFF 文件。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文，涵盖从基础到高级的概念，助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家，该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动，贡献内容、改进资源和提出建议，提升学习效果。
deepflow - 适用于云原生与AI应用的深度可观测性平台
AI应用DeepFlowGithubeBPF云原生开源项目智能编码
DeepFlow项目为复杂的云原生与AI应用提供深度可观测性，通过eBPF实现零代码数据采集，涵盖全栈关联和高效访问所有观测数据。主要功能包括通用服务地图、零代码分布式追踪、连续函数分析和与主流观测堆栈的无缝集成。DeepFlow帮助开发者简化代码监测，为DevOps/SRE团队提供全面的监控与诊断能力。
TF-ID-large-no-caption - 学术文献中图表精准识别工具
GithubHuggingfaceTF-ID图像识别学术论文对象检测开源项目模型表格提取
TF-ID项目专注于精准提取学术论文中的表格和图形，由高效的TF-ID-large-no-caption版本支持。该项目来自Yifei Hu，基于Hugging Face的Florence-2，具备97%以上的识别准确率。适合需要处理大量学术图表的研究工作者。
anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库
AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习
Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现，支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发，简化了代码结构，并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具，方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道，实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像，主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目，stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
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