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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。

neuralangelo - 从图像重建高精度3D表面模型的神经网络技术
3D重建GithubNeuralangelo开源项目机器学习神经网络计算机视觉
Neuralangelo是一个开源项目,专注于从图像重建高精度3D表面模型。该项目利用深度学习方法,提供了完整的代码实现,包括数据预处理、模型训练和网格提取功能。Neuralangelo在复杂场景重建中表现优异,适用于计算机视觉和图形学研究。项目文档包含详细使用说明和常见问题解答,便于研究人员快速上手。
Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型
CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割
Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现,支持多类别分割任务,包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本,提供Docker镜像和预训练模型,便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练,取得了0.988的Dice系数,并支持自动混合精度,可通过Weights & Biases实时监控训练进度。
tract - 神经网络推理工具,支持多种格式与优化
GithubNNEFONNXTensorFlowtract开源项目神经网络推理
`tract`是一款神经网络推理工具,支持读取和优化ONNX与NNEF格式。它提供多种神经网络模型的支持,并附有详尽的技术文档和应用实例,适用于移动设备和微控制器等多种应用场景。
tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法,通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合,使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明,便于研究人员复现和拓展。
SAX-NeRF - 稀疏视角X光3D重建与CT扫描工具箱
3D重建CT重建GithubSAX-NeRFX射线开源项目数据生成
这个工具箱支持X光新视角合成(NVS)和计算机断层扫描(CT)重建,包含9种前沿算法:6种基于NeRF,2种基于优化,1种为分析方法。此外,提供了可视化代码和数据生成代码,支持科研工作。用户可以下载预训练模型和训练日志进行测试和调试,并生成自己的CT数据。详情请访问项目仓库。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
TotalSegmentator - 全身器官自动分割工具适用于CT和MR影像
CT图像分割GithubMR图像分割TotalSegmentator医学影像开源项目深度学习
TotalSegmentator是一款自动分割CT和MR图像中主要解剖结构的开源工具。基于大规模数据集训练,可在不同设备和协议的医学影像上实现稳健分割,支持117个CT类别和56个MR类别。工具提供多种子任务,如肺血管、体表和脑出血等特定器官分割。支持命令行和Python API调用,可在CPU或GPU上运行,并提供Docker容器部署。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台
AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络
该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程,通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程,并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率,使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。
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