Project Icon

hover_net

病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型

HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞,并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现,支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析,并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色,为数字病理学研究提供了重要工具。

TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
techniques - 一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术
Github卫星图像图像分割图像分类对象检测开源项目深度学习
本网站详细介绍一系列用于卫星与航空图像处理的深度学习技术,包括分类、分割和对象检测等多种关键技术。这些技术有助于处理复杂的图像尺寸和多元的对象类别,适用于城市规划、环境监测等多个领域。
regnetz_c16.ra3_in1k - 采用灵活配置的RegNetZ模型实现高效图像分类
BYOBNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRegNetZtimm图像分类开源项目模型
RegNetZ模型在ImageNet-1k上训练后,展现出色的图像分类性能。该模型基于timm库实现,通过BYOBNet灵活配置支持,包括block/stage布局、激活层、归一化层及自注意层等自定义选项。提供多种应用,如图像分类、特征提取及嵌入生成,设计适合处理不同组宽及层配置需求,尤其适用于高精度及灵活性任务。
control_v11p_sd15_seg - 利用图像分割提高Stable Diffusion模型的控制策略
ControlNetGithubHuggingface人工智能图像分割图像生成开源项目扩散模型模型
ControlNet最新版本利用图像分割为预训练的扩散模型提供条件控制,具备在小数据集上进行端到端任务学习的能力,具有强大的鲁棒性。结合Stable Diffusion v1.5,该模型通过分割图提供附加条件,丰富控制方法。可在个人设备和大型计算集群上处理不同规模的数据,提升训练效率。
fbrs_interactive_segmentation - 基于反向传播细化的交互式图像分割算法
GithubPyTorchf-BRS交互式分割开源项目深度学习计算机视觉
f-BRS是一种基于反向传播细化的交互式图像分割算法。该项目提供了PyTorch实现,支持ResNet和HRNet等多种骨干网络。算法通过用户点击交互实现精确对象分割,在GrabCut、Berkeley等多个数据集上进行了评估。项目还提供了图形界面演示。f-BRS在分割精度和速度方面均有显著提升,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。
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。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献,支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集,并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试,支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。
vit-xray-pneumonia-classification - 基于ViT的胸部X光肺炎分类模型
GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目机器学习模型肺炎检测胸部X光分类
该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类,在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片,并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性,为医疗行业带来实际价值。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号