Project Icon

AttentionDeepMIL

深度多实例学习的注意力机制算法实现

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。

mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目
GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型
该项目基于Bengio等人2003年的论文,实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现,展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比,突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型,此方法以较少参数实现更低验证损失,但训练成本较高。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
deit_tiny_patch16_224.fb_in1k - 高效数据处理的DeiT图像分类和特征提取模型
DeiTGithubHuggingfaceImageNetTransformertimm图像分类开源项目模型
DeiT图像分类模型经过在ImageNet-1k数据集上的训练,通过注意力机制提高数据处理效率。它的紧凑架构具有5.7百万参数和1.3 GMACs,适用于224x224像素图像,可用于图像分类和嵌入生成。此项目具备广泛的库支持,易于集成,是研究者获取高效图像处理能力的理想工具。
x-unet - 集成高效注意力机制的先进U-Net框架
GithubU-Net图像分割开源项目深度学习神经网络计算机视觉
x-unet是一个基于U-Net架构的开源项目,融合了高效注意力机制和最新研究成果。支持2D和3D图像处理,提供嵌套U-Net深度和上采样特征图合并等灵活配置。适用于生物医学图像分割和显著对象检测等任务,是一个功能强大的深度学习工具。
DiG - 基于门控线性注意力的高效可扩展扩散模型
DiGDiffusion ModelsGated Linear AttentionGithub图像生成开源项目深度学习
DiG项目提出了一种基于门控线性注意力的扩散模型,用于解决现有模型在可扩展性和计算效率方面的挑战。该模型在高分辨率下展现出显著的训练速度提升和内存节省,性能优于DiT。DiG在不同计算复杂度下表现出色,随着模型深度/宽度增加或输入令牌增强,FID值持续下降。与其他次二次时间复杂度的扩散模型相比,DiG在多种分辨率下都展现出卓越的效率。
ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库
CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉
CVNets是一个计算机视觉库,支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型,包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强,支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型,并增强了蒸馏功能。
LibMTL - 基于PyTorch的多任务学习开源库,支持多种架构和优化策略
GithubLibMTLPyTorch多任务学习开源库开源项目算法
LibMTL是一个基于PyTorch的开源库,专为多任务学习(MTL)设计。它提供了一致的代码库和评估流程,支持多种架构和优化策略,涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计,允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法,方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。
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
DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割
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。
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

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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