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neurite

医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras

Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。

Tensor.Art - 在线AI模型分享及图像生成社区
AI图像生成AI工具ComfyUIStable DiffusionTensor.Art工作流
Tensor.Art是一个AI模型共享与图像生成社区,用户可以在线运行模型生成图像并训练自定义模型。平台支持上传下载Checkpoint、Embedding、ControlNet、LoRA等多种模型,并提供Stable Diffusion 1.5、SDXL、Hunyuan-DiT等基础模型。集成多种AI工具,为创作者提供丰富的AI创作体验。
neon - 深度学习框架,兼容多硬件,实现高效模型训练
GithubIntelMKLNervananeon开源项目深度学习框架
neon是Intel推出的深度学习框架,旨在实现最佳性能,兼容多种硬件。提供全面的教程和iPython笔记本,支持卷积层、RNN、LSTM、GRU和BatchNorm等常用层。预训练模型库和示例脚本涵盖VGG、强化学习、深度残差网络等。neon v2.0.0+优化了CPU性能,集成Intel Math Kernel Library,用户可快速安装并部署在CPU、GPU或Nervana硬件上。
kaolin-wisp - 用于神经场研究的PyTorch库
GithubNVIDIA Kaolin WispPyTorch卷积网络可视化工具开源项目神经场
NVIDIA Kaolin Wisp是一个基于PyTorch的开源库,专为神经场研究而设计。它提供了数据集、图像I/O、网格处理和光线工具等实用功能,还包括可微渲染器和数据结构支持。Kaolin Wisp适用于NeRFs、NGLOD、instant-ngp和VQAD等最新项目,并提供调试可视化、交互式渲染和训练日志功能。最新版本wisp 1.0.3进行了配置系统的重大更新。
factor-fields - 神经场和信号表示的统一框架
3D场景重建Factor FieldsGithub图像处理开源项目深度学习神经场
Factor Fields是一个新型神经场表示框架,提供高质量近似、紧凑模型和快速训练。该框架支持图像处理、SDF表示、NeRF渲染等多种应用,并具有跨场景泛化能力。作为信号建模和表示的统一方法,Factor Fields在多个领域展现出卓越性能,为未见图像和3D场景的处理提供了创新解决方案。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
keras3 - R语言高级神经网络接口 快速构建深度学习模型
APIGithubKerasR语言开源项目深度学习神经网络
keras3是R语言的高级神经网络接口,专注于快速实验和构建深度学习模型。它支持CPU和GPU无缝运行,提供用户友好的API。项目内置支持卷积网络和循环网络,支持多种网络架构。keras3适用于构建各类深度学习模型,帮助研究人员快速将想法转化为结果。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库,连接NetworkX和PyTorch Geometric,提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理,并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用,适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具,简化团队基础模型训练
Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练
Neptune 提供一款高效实验跟踪平台,适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据,实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持,加速训练监控和优化。支持25+框架集成,是MLOps理想工具。
InvoiceNet - 深度神经网络,从发票文档中提取智能信息
GithubInvoiceNet信息提取发票数据集开源项目深度神经网络预训练模型
InvoiceNet是一个通过深度神经网络从PDF、JPG、PNG格式的发票中提取智能信息的工具。它提供一个便捷的用户界面供用户查看和提取发票信息,并支持自定义模型的训练。用户可以根据需求添加或删除发票字段,并将提取的信息一键保存到系统中。详细的安装指南支持Ubuntu和Windows,并包含数据准备、字段添加以及使用GUI和CLI的说明。
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