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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。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
Open DeepLearning - AI学习资源库,探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库,致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源,涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台,Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料,助力用户深入探索AI技术,获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun,平台让AI学习变得更加便捷和高效,引领用户探索人工智能的无限可能。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
AttentionDeepMIL - 深度多实例学习的注意力机制算法实现
GithubMNISTPyTorch多实例学习开源项目注意力机制深度学习
AttentionDeepMIL是一个开源的深度多实例学习算法项目,基于PyTorch框架实现。它在LeNet-5模型基础上创新性地添加了注意力机制的MIL池化层,适用于图像分类等多实例学习任务。该项目提供完整的实验环境,包括MNIST-BAGS数据集处理、模型架构和训练脚本,支持CPU和GPU运行。此外,AttentionDeepMIL还展示了在医学图像分析领域的应用潜力,包括对乳腺癌和结肠癌组织病理学数据集的实验支持。
LayerDiffuse - 基于潜在透明度的图层扩散技术 突破图像处理新境界
AI绘图GithubLayerDiffuse图像处理开源项目潜在透明度透明图层扩散
LayerDiffuse是一个开源图像处理项目,专注于利用潜在透明度实现透明图层扩散。目前支持Stable Diffusion WebUI和Diffusers CLI平台,未来将扩展到Gradio、Colab和Huggingface Space。项目计划发布数据集和训练代码,为图像处理领域提供新的技术方案。通过创新的图层处理工具,LayerDiffuse开启了图像创作的无限可能。
clinica - 多模态神经影像分析平台 支持临床研究
BIDS标准ClinicaGithub临床神经影像开源项目数据处理管道机器学习
Clinica是一个开源的临床神经影像研究软件平台,支持多模态数据处理。平台提供多种处理流程,用于分析T1加权MRI、弥散MRI和PET数据。它可将公开数据集转换为BIDS格式,并集成机器学习和深度学习技术。Clinica为神经退行性疾病研究提供了有力工具,尤其适用于阿尔茨海默病等领域。
AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构,以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率,为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。
deepflame-dev - 深度学习赋能的开源多相反应流CFD软件
CFDDeepFlameGithubOpenFOAM反应流开源项目深度学习
DeepFlame是一款开源的深度学习赋能计算流体动力学软件包,适用于单相或多相、层流或湍流、全速域反应流模拟。它整合了OpenFOAM、Cantera和PyTorch的功能,提供GPU加速、自适应网格细化、多种求解器和燃烧模型。该软件旨在支持下一代异构超级计算和AI加速基础设施,促进反应流仿真技术的进步。
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
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。
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