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UltraDet

提高乳腺超声病变检测准确率

UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法,在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注,并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息,在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。

GenerateU - 开创无预定义类别的目标检测新范式
CVPRGenerateUGithub开源项目目标检测计算机视觉预训练
GenerateU项目提出新型开放式目标检测方法,通过生成式区域语言预训练实现无需预定义类别的检测。在LVIS数据集零样本迁移测试中,即使推理时未见类别名称,也达到开放词汇目标检测方法GLIP的性能水平。该项目入选CVPR2024,为通用目标检测领域带来创新突破,特别适用于用户缺乏精确物体类别知识的场景。
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。
dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络
Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目
结合自监督对比学习与多实例学习网络,实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试,以及生成色彩和检测图的详细步骤。
LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法,融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能,大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外,LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果
AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割
SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据,用于训练AI模型。研究发现,使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例,展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。
multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法
GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合
该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。
PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署
GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉
PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件,支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件,注重产业应用,帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
FreeU - 扩散模型性能免费提升方法
AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习
FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection,它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型,为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。
detr-resnet-101 - DETR目标检测模型:结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型,结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练,能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数,DETR在目标检测任务中表现优异,达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
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