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使用Keras库构建深度神经网络的教程

本教程使用Keras库构建深度神经网络,用于超声图像神经分割,特别适用于Kaggle竞赛。从数据预处理、模型定义、训练到提交文件生成,教程提供了详尽的步骤说明。实验表明该方法在测试图像中取得约0.57的得分,为后续优化提供了出发点。

upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术
ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割
UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架,融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签,适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本,可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率,为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。
upernet-swin-small - UperNet结合Swin Transformer实现精确语义分割
GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet场景理解开源项目模型视觉转换语义分割
UperNet结合Swin Transformer骨干网络,提供高效的语义分割解决方案,适用于多种视觉任务,实现每像素精确语义标签预测。
upernet-swin-large - Swin Transformer 与 UperNet 结合的语义分割方法
GithubHuggingfaceSwin TransformerUperNet开源项目模型特征金字塔网络视觉语义分割
UperNet 利用 Swin Transformer 大型网络进行语义分割,框架包含组件如主干网络、特征金字塔网络及金字塔池模块。可与各种视觉主干结合使用,对每个像素预测语义标签,适合语义分割任务,并可在 Hugging Face 平台找到特定任务的优化版本。通过 Swin Transformer 与 UperNet 的结合,用户可在场景理解中实现精确的语义分割。
UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型
GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学
UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。
Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦
GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。
FreeU - 扩散模型性能免费提升方法
AI优化FreeUGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习
FreeU是一种无需额外训练或资源的扩散模型优化方法。通过调整U-Net架构中的backbone和skip connection,它显著提升了样本质量。这一技术适用于SD1.4、SD1.5、SD2.1和SDXL等多种模型,为AI图像生成领域带来重要进展。FreeU的创新性获得了CVPR2024口头报告的认可。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
hover_net - 病理图像中细胞核分割与分类的深度学习模型
GithubHoVer-Net图像分析开源项目深度学习病理学细胞核分割
HoVer-Net是一种用于病理图像细胞核分割和分类的深度学习模型。该模型通过计算细胞核像素到质心的距离来分离聚集细胞,并利用上采样分支进行细胞核类型分类。项目提供PyTorch实现,支持模型训练、图像处理和全幻灯片分析,并包含多个预训练权重。HoVer-Net在细胞核分析任务中表现出色,为数字病理学研究提供了重要工具。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包,集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程,支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型,在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
recommender-system-tutorial - 使用TensorFlow和Keras构建推荐系统的实践教程
GithubMovieLens数据集TensorFlow开源项目推荐系统机器学习深度学习
本项目提供了一个详细的推荐系统开发教程,基于TensorFlow Recommenders和Keras。教程介绍了信息检索和推荐系统基础,通过Jupyter notebook展示了MovieLens数据集处理、特征预处理、检索和排序模型构建,以及Spotify Annoy相似项搜索。内容涵盖了推荐系统的核心技术和实践方法,适合学术研究者和业界专业人士学习。
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