Awesome-Implicit-Neural-Representations-in-Medical-imaging

隐式神经表示在医学影像中的应用研究综述

该项目汇集了86篇关于隐式神经表示在医学影像领域应用的研究论文,时间跨度从2021年至2023年。涵盖图像重建、分割、配准和神经渲染等多个方向。项目提供论文列表、代码链接及相关资源,便于研究者快速获取信息。同时收录了一篇发表于arXiv的综述文章,对医学影像中隐式神经表示的应用进行了全面对比分析。

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介绍相关项目

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

awesome-deep-learning-papers - 2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文

Github卷积神经网络图像识别开源项目深度学习神经网络自然语言处理

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awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

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Awesome-Image-Composition - 图像合成领域资源精选从论文到工具的全面集合

AIGCGithub人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

Awesome-Image-Composition汇集了图像合成领域的核心资源，包括论文、数据集和相关链接。涵盖图像融合、调和、阴影生成和对象放置等多个子领域，该项目为研究人员和开发者提供了全面的参考资料。此外，项目还包含在线演示和实用工具箱，方便用户实践和探索图像合成技术。收录了超过100篇高质量论文和20多个开源工具，是图像合成研究和应用的首选资源库。

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ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集

本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

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该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning - 双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦

Github双曲空间图神经网络图表示学习开源项目深度学习神经网络

本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。

best_AI_papers_2022 - 2022年AI领域的关键研究与技术进展

AIGithub图像生成开源项目文本到图像模型深度学习

2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文，由专家louisfb01整理，每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码，覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。

best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用

Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉

best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究，涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响，包括视频讲解与相关代码。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

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