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CONCH

病理学视觉语言模型提升多任务性能

CONCH是为病理学量身打造的视觉语言模型,通过对比学习提高图像与文本检索能力。该模型在117万对图像描述数据集上预训练,可在多个任务中表现优异,包括图像分类、文本-图像检索、图像字幕生成和组织切割。CONCH的优势在于除H&E染色图像外,还在IHC及特殊染色图像上显示出色性能,为病理AI模型的开发与评估提供广泛应用选择。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型
CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习
该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术,能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta,这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时,其多语言能力经验证,可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现,尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练,模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升,是图像生成与分类的可靠选择。
BioLORD-2023-M - 生物医学句子相似度模型,覆盖多种语言
BioLORDGithubHuggingface临床对比学习开源项目本体论模型语义表示
该项目利用BioLORD预训练策略,提升临床句子与生物医学概念的语义表示。通过多关系知识图谱中的定义和描述,实现概念表示的语义化与层次匹配。模型在临床句子和生物医学概念的相似度上表现卓越,支持七种欧洲语言。
meditron-7b - 在医学领域提升大型语言模型性能的创新方法
GPT预训练GithubHuggingfaceLlama-2Meditron医学大语言模型开源项目模型
Meditron-7B是开源的医学大型语言模型,通过持久的预训练,结合选定的PubMed文献和国际医学指南数据,提高了医疗推理任务的能力。该模型在文本生成和医疗问答方面显示了潜力,但实际使用需经过更多测试和适应调整。
CMLM-ZhongJing - 中医大语言模型结合古今智慧推动医学创新
CMLM-ZhongJingGithub中医大语言模型开源项目指令数据模型训练
CMLM-ZhongJing是一款专注中医领域的大语言模型,融合古代医学智慧与现代AI技术。该模型采用多任务诊疗行为分解和中医常识指令数据构建策略进行训练,致力于深入阐释中医知识,为医学领域提供智能化工具。在专业中医案例测试中,模型展现出优秀的泛化能力和专业水平。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
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