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。

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型，在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数，可处理518x518大小的图像，适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术，为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。

llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型快速训练的开源研究工具

GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理

LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。

dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型

DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练

DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型，通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示，可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量，为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。

Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆精细、稳健且高效

Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉

Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练，它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型，该模型速度提升10倍，且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越，可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。

vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习

该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer（ViT）模型，通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入，帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs，显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。

Stable-DINO - 基于稳定匹配的高性能目标检测模型

COCO数据集GithubStable-DINO开源项目深度学习目标检测计算机视觉

项目采用稳定匹配算法，结合检测变压器架构，在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP，具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合，并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测，还可扩展到实例分割等相关任务。

SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。

Fluently-XL-v2 - SDXL图像模型融合艺术写实风格优化解剖结构表现

Fluently XLGithubHuggingface人工智能绘画图像生成开源项目模型模型训练稳定扩散

Fluently XL V2是基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0开发的SDXL图像生成模型，通过显卡训练优化解剖结构表现，结合艺术与写实风格。模型具备对比度控制和自然场景生成能力，采样步数支持20-35步，适配Euler a/Euler采样器，CFG Scale参数范围4-6.5。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型

Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉

Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练，该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节，具有更强的鲁棒性，同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具，该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。

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