MONAI

基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台

MONAI PyTorch 医疗成像深度学习框架开源软件 Github 开源项目

MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。

文档

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包

GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目

ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程，拥有丰富的文档和示例资源，适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助，采用Apache 2.0开源许可证发布。

multimodal - PyTorch多模态模型开发框架

GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习

TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。

SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件

3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习

SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具

GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割

SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具，采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签，符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像，支持GPU和CPU，操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色，适用于神经影像研究和临床分析。

mmdetection - MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱

GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目

MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。

Evidently AI - 开源AI监控与机器学习观测平台

AI工具AI开发Evidently AI数据偏移数据质量机器学习模型监控模型训练热门

Evidently AI是一个开源的AI质量协作平台，旨在评估、测试和监控机器学习、LLM及通用AI应用。此平台帮助用户管理AI产品质量，维护模型性能，及时识别及应对数据偏移和异常。它支持文本、表格数据和嵌入式数据的监控，适用于各种规模的公司，提供直观的界面与丰富的可视化功能。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉

Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

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