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visual-med-alpaca

生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型,集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构,该模型通过指令微调和视觉模块扩展,可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行,为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

stanford_alpaca - 基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型
GithubLLaMA modelStanford Alpaca开源项目微调指令跟随模型数据生成
Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调,仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调,使用时需谨慎。
breast_cancer_classifier - 深度学习模型助力乳腺癌筛查增强放射科医师诊断能力
Deep Neural NetworksGithubPyTorchbreast cancermammographyradiologists开源项目
该开源项目提供基于深度学习的预训练模型,能够提升乳腺癌筛查的准确性。项目包含仅图像和图像+热图两种模型,适用于标准视图的乳腺X光检查,支持GPU加速,使用Python和PyTorch实现,提供详细的示例数据和预测结果。
llava-v1.6-mistral-7b - LLaVA-v1.6:融合图像与文本理解的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA图像文本多模态大语言模型开源项目指令调优模型
LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调,能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异,涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型 提供图像理解与文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型,可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度,在大规模图像-文本对数据上训练,具备多语言处理能力。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型,涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据,为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
MD.ai - 医学影像AI平台助力放射学报告和数据标注
AI工作流程AI工具DICOM临床报告医疗影像AI数据标注
MD.ai作为医学影像AI平台,专注加速放射学AI模型开发。提供DICOM数据标注工具,应用语言模型优化临床报告。支持多设备同步、多语言操作,具备AI辅助标注、PHI检测功能。助力医疗专业人员构建高质量数据集和AI模型,推动放射学AI技术进步。
deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果
3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目
变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据,并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本,尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法,展现了其在医学图像分析领域的潜力。
meditron - 医疗大语言模型助力临床决策支持
GithubLlama-2Meditron医学推理医疗大语言模型开源开源项目
Meditron是一套开源医疗大语言模型,包含7B和70B两个版本。这些模型基于Llama-2,通过在医学语料库上持续预训练而来。Meditron-70B在医学推理任务中的表现超越了Llama-2-70B、GPT-3.5和Flan-PaLM。虽然Meditron旨在提升临床决策支持,但在实际医疗应用中仍需谨慎,并进行充分的测试和临床试验。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
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