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Virchow

自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能

Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型,适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构,具有32层和1280维度嵌入,优化于PyTorch和timm框架中高效运行,适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证,并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。

vit-face-expression - Vision Transformer驱动的七类面部表情识别模型
FER2013GithubHuggingfaceVision Transformer人脸表情识别开源项目情感分析数据预处理模型
vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构,通过FER2013数据集微调,实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情,在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。
MT-UNet - 融合Transformer和UNet的医学图像分割新模型
GithubMT-UNet医学图像分割开源项目数据集准备权重文件模型训练
MT-UNet是一种结合Transformer和UNet优势的医学图像分割模型。该模型在Synapse和ACDC数据集上分别达到79.20%和91.61%的DSC评分。MT-UNet通过混合transformer结构实现多尺度特征融合,为医学图像分析提供新思路。项目开源代码和预训练权重,便于研究者复现结果和深入研究。
owlv2-base-patch16-ensemble - 基于CLIP的开放词汇目标检测模型
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型目标检测计算机视觉零样本学习
OWLv2是一个基于CLIP的开放词汇目标检测模型。它使用ViT-B/16和masked self-attention Transformer分别作为图像和文本编码器,通过对比学习训练。该模型支持多文本查询的零样本目标检测,无需预定义类别。OWLv2在开放词汇目标检测任务中表现优异,为计算机视觉研究开辟了新方向。
MONAI - 基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台
GithubMONAIPyTorch医疗成像开源软件开源项目深度学习框架
MONAI是一个基于PyTorch的开源平台,专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标,并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具,促进跨领域合作。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。
Llama3-OpenBioLLM-70B - 生物医学领域的开源大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenBioLLM-70B临床医疗领域开源项目模型模型训练生物医学
由Saama AI Labs开发的OpenBioLLM-70B是专为生物医学设计的开源语言模型。其在高质量数据集上进行微调,以70亿参数的性能在生物医学基准测试中表现优异,甚至超过了更大规模的模型。该模型基于Meta-Llama-3-70B-Instruct等架构,通过多样化的医疗数据集优化生物医学应用,为全球研究人员和开发者在医疗和生命科学领域提供支持。
UCTransNet - 融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络
GithubTransformerU-NetUCTransNet医学图像分割开源项目深度学习
UCTransNet是一种结合U-Net和Transformer优势的医学图像分割网络。它通过Channel Transformer模块替代U-Net的跳跃连接,从通道维度优化特征融合。该模型在GlaS和MoNuSeg等数据集上表现优异,为医学影像分析提供新思路。项目开源代码实现和预训练模型,并提供详细使用说明,方便研究者探索和应用。
VAR - 通过大规模预测生成可扩展图像的视觉自回归模型
GPT风格模型GithubVAR可视化自回归建模图像生成开源项目扩散模型
VAR模型利用创新的'下一尺度预测'策略,重塑自回归图像学习方式,优于传统扩散模型。它适用于多种图像生成任务,展现出优秀的尺度预测与型态泛化能力。现可通过FoundationVision/var进行交互体验。
Florence-2-large - 多任务视觉AI的统一解决方案
Florence-2GithubHuggingface人工智能图像处理多任务学习开源项目模型计算机视觉
Florence-2是一个由微软开发的视觉基础模型,能够处理多种视觉和视觉-语言任务。该模型通过解释简单的文本提示,可以执行图像描述、目标检测和分割等任务。Florence-2基于FLD-5B数据集进行训练,在零样本和微调场景下均表现优异。模型提供不同规模的版本,支持多种视觉任务,为研究人员和开发者提供了一个versatile的视觉AI工具。
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