dinov2-base-xray-224

dinov2-base-xray-224放射学模型的发布与应用

Foundation Models Hugging Face AIMI FMs 放射学模型 Github 开源项目模型发布 Huggingface

dinov2-base-xray-224是一个放射学领域的基础模型，支持自动化影像分析，新版本现已在Hugging Face推出。

BiomedVLP-CXR-BERT-specialized - 胸部X光领域专用语言模型优化生物医学视觉语言处理

CXR-BERTGithubHuggingface医疗影像多模态学习开源项目模型胸部X光自然语言处理

BiomedVLP-CXR-BERT-specialized是专为胸部X光领域开发的语言模型。通过优化词汇表、创新预训练方法、权重正则化和文本增强技术，该模型在放射学自然语言推理和掩码语言模型预测等任务中表现优异。它还能应用于零样本短语定位和图像分类等视觉-语言处理任务。此外，该模型与ResNet-50图像模型联合训练，可用于短语定位。作为生物医学视觉-语言处理研究的重要工具，BiomedVLP-CXR-BERT-specialized为相关领域提供了新的可能性。

hibou-b - 基于DINOv2框架预训练的数字病理学视觉Transformer模型

DINOv2GithubHuggingface医学图像处理开源项目数字病理学模型深度学习视觉Transformer

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测

COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测

DINO采用改良的降噪锚框，提供先进的端到端目标检测功能，并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下，达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点，使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估，用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。

grounding-dino-tiny - Grounding DINO模型实现开放集目标检测的创新突破

GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习目标检测计算机视觉零样本学习

Grounding DINO模型通过结合DINO与接地预训练技术，实现了开放集目标检测。该模型添加文本编码器，扩展了传统闭集检测模型的能力，可进行零样本目标检测。在COCO数据集上，Grounding DINO取得了52.5 AP的优秀成绩，为计算机视觉中未标记物体的识别提供了新的解决方案。

vit-xray-pneumonia-classification - 基于ViT的胸部X光肺炎分类模型

GithubHuggingfaceViT模型图像分类开源项目机器学习模型肺炎检测胸部X光分类

该项目利用ViT模型对胸部X光图像进行肺炎分类，在验证集上准确率达97.42%。模型能快速区分正常和肺炎X光片，并提供简易推理代码。这一工具有助于提升肺炎诊断的效率和准确性，为医疗行业带来实际价值。

RADIO - 通过多模型融合提升性能的通用视觉基础模型

CLIPDINOv2GithubRADIOSAM开源项目视觉基础模型

AM-RADIO是一个将多个大型视觉基础模型蒸馏为单一模型的框架。其核心产物RADIO作为新一代视觉基础模型,在多个视觉任务中表现优异,可作为通用视觉骨干网络使用。RADIO通过蒸馏整合了CLIP、DINOv2和SAM等模型,保留了文本定位和分割对应等特性。在ImageNet零样本分类、kNN和线性探测分割等任务上,RADIO超越了教师模型,同时提升了视觉语言模型的性能。此外,RADIO支持任意分辨率和非方形图像输入,并提供了名为E-RADIO的高效变体。

vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型

GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

vit_small_patch16_224.dino是一个采用DINO自监督方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型拥有2170万参数，支持224x224像素图像输入，可用于图像分类和特征提取。通过timm库可快速部署，在ImageNet-1k数据集预训练后，为多种计算机视觉任务提供高质量的特征表示。

Grounding-DINO-1.5-API - 先进的开放集目标检测模型系列

GithubGrounding DINO 1.5IDEA Research少样本学习开源项目目标检测零样本迁移

Grounding DINO 1.5是IDEA Research开发的开放集目标检测模型套件,包括专业版和边缘版两个模型。项目提供模型使用示例,模型托管于DeepDataSpace平台。Grounding DINO 1.5 Pro在COCO、LVIS等多个零样本迁移基准测试中性能领先,并在ODinW少样本设置下创造新纪录。该模型在广泛场景中展现出强大泛化能力,推动了开放集目标检测的发展。

dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练

小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练，专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入，用于图像表征，无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取，并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。

Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总

Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉

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