EEG-Conformer

结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG Conformer EEG解码卷积神经网络自注意力机制大脑波形投影 Github 开源项目

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

Github

介绍相关项目

EEG-ATCNet - 创新深度学习模型提升运动想象分类

ATCNetEEGGithub开源项目注意力机制深度学习脑机接口

EEG-ATCNet是一种创新的深度学习模型,专门用于脑机接口中EEG信号的运动想象分类。该模型融合卷积神经网络、自注意力机制和时间卷积网络,有效提取EEG信号时空特征。在BCI竞赛IV-2a数据集上,EEG-ATCNet准确率达81.10%,优于其他常用模型。项目还实现了多种注意力机制和数据处理方法,为EEG信号分析研究提供了实用工具。

conformer - 结合卷积神经网络和Transformers的语音识别模型

ConformerGithubPyTorchTransformer卷积神经网络开源项目语音识别

Conformer模型结合卷积神经网络和Transformers，能同时捕捉音频的局部和全局依赖关系，提高语音识别精度并节省参数。本项目提供该模型的PyTorch实现，包含详细的安装和使用指南，适用于Python 3.7及更高版本。

EEG-To-Text - 脑电波解码实现文本生成及情感分析

EEG解码GithubZuCo数据集开源项目神经语言处理脑电图转文本零样本情感分类

EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。

pytorch_connectomics - PyTorch Connectomics加速大脑神经连接图谱构建

GithubPyTorch Connectomics图像分割开源项目深度学习框架神经连接重建连接组学

PyTorch Connectomics是一个面向神经科学领域的开源深度学习框架，专门用于处理电子显微镜采集的大脑图像数据。该框架支持连接组学中的自动和半自动语义及实例分割，提供多任务学习、主动学习和半监督学习功能。它采用分布式和混合精度优化技术，能高效处理大规模数据集。框架包含多种编码器-解码器架构，如定制3D UNet和特征金字塔网络模型，并提供全面的体积数据增强功能。由哈佛大学视觉计算组维护，PyTorch Connectomics致力于加速大脑神经连接图谱的重建过程。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制

GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理

此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

BrainFlowsIntoVRChat - 脑电图数据实时集成VRChat的开源项目

BrainFlowGithubOSCVRChat开源项目神经反馈脑机接口

BrainFlowsIntoVRChat是一个开源项目,实现了脑电图(EEG)数据与VRChat的实时集成。项目基于BrainFlow库,支持多种生物传感器,可测量和传输放松度、专注度等脑波指标及心率、呼吸等生理数据。这些数据可用于虚拟形象的动画和表情控制,创造独特的互动体验。项目兼容多种硬件设备,并集成了基于机器学习的脑波意图识别功能。对于研究脑机接口与虚拟现实结合的开发者而言,这是一个实用的开源工具。

deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型

DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程

DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。

fMRI-reconstruction-NSD - MindEye 从fMRI数据重建和检索视觉信息

GithubMindEyefMRI重建图像生成开源项目脑活动自然场景数据集

MindEye项目将fMRI数据转化为图像重建和检索结果。该项目结合对比学习和扩散先验模型,实现大脑活动到视觉信息的映射。MindEye能重建观看的图像,并从LAION数据库中检索相似图像。项目提供代码、预训练模型和使用说明,支持认知神经科学和人工智能的交叉研究。

TensorflowASR - Tensorflow 2和Conformer结合的端到端语音识别解决方案

CTCConformerGithubONNXTensorflowASR开源项目语音识别

Tensorflow 2和Conformer结构打造的端到端语音识别模型，支持在线流式和离线识别，实时率约为0.1。该项目提供VAD、降噪、TTS数据增强等功能，并支持ONNX推理优化。训练结果在Aishell-1测试集上表现优异，适用于语音识别。最新更新的Chunk Conformer结构进一步提升了长时间语音识别的准确性和效率。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台，用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品，帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号