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

MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集

GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络

MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集，包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像，涵盖多种医学影像模态，适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像，支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性，成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。

awesome-machine-learning-interpretability - 负责任机器学习资源综合指南

Github人工智能开源项目机器学习模型治理解释性责任AI

此项目整理了全面的负责任机器学习资源,包括社区和官方指导、教育资源、技术工具等。涵盖解释性、公平性、隐私保护等主题的框架、数据集、书籍、课程。为负责任AI的研究和开发提供宝贵参考。项目保持更新,鼓励社区贡献,致力于推动机器学习的负责任发展。

Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups - 全球底层视觉研究领军团队概览

Github学术机构底层视觉开源项目研究团队计算机视觉

这个项目汇集了全球范围内从事底层视觉研究的领先团队信息，涵盖了北美、欧洲和亚洲等多个国家的著名研究机构和学者。项目为底层视觉领域的研究人员提供了一个综合性资源，有助于了解该领域的前沿动态并发掘潜在的合作机会。内容包括各研究团队的主要负责人和所属机构信息，重点关注引用量达5000以上的高影响力团队。此外，项目还提供了相关的CVPR、ECCV和ICCV等顶级会议论文整理资源链接，为研究者提供了全面的学术参考。

Awesome-Embodied-AI - 具身人工智能前沿研究资源汇总

Embodied AIGithub多智能体系统大语言模型导航开源项目机器人

本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源，包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向，全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考，深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

awesome_OpenSetRecognition_list - 开放集识别和相关技术的精选论文资源

Github开放世界识别开放集识别开源项目异常检测机器学习深度学习

这个项目汇集了开放集识别、分布外检测、开放集域适应和开放世界识别等领域的精选论文和资源。内容包括最新教程、研究挑战和学术论文,涵盖了基于深度学习和传统机器学习的方法。列表持续更新,为研究人员提供开放集识别领域的全面概览,展示了该方向的前沿进展。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models - 可控文本到图像扩散模型研究进展综述

Diffusion ModelsGithub个性化生成主体驱动生成可控生成开源项目文本到图像生成

该项目汇集了文本到图像扩散模型中可控生成的前沿研究。内容涵盖个性化生成、空间控制、高级文本条件生成等多个方向,并总结了多条件生成和通用可控生成方法。项目为研究人员和开发者提供了全面了解可控T2I扩散模型最新进展的资源,有助于促进该领域的发展。

Awesome-Mamba-in-Low-Level-Vision - Mamba模型在低级视觉任务中的应用资源汇总

GithubMamba图像处理开源项目深度学习状态空间模型计算机视觉

该项目汇总了Mamba状态空间模型在低级视觉任务中的应用资源。涵盖图像恢复、超分辨率、去雨、去雾等多个领域的最新研究。提供论文链接和代码仓库，便于研究者了解和实践这一前沿技术。资源涉及图像处理、视频修复、遥感图像等多个方向，为探索Mamba模型在计算机视觉领域潜力的研究人员提供参考。

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