Kaggle-PANDA-1st-place-solution

Kaggle冠军前列腺癌诊断AI模型准确率达94%

本项目展示Kaggle PANDA竞赛冠军解决方案,应用深度学习技术进行前列腺癌诊断和Gleason评分。模型利用图像分割和标签清洗等技术,在公开数据集上达到94%准确率,并在多项国际研究中得到验证。项目开源代码和模型,为医疗AI研究提供参考。

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介绍相关项目

LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型

Github开源项目彩票预测数据分析时间序列预测机器学习深度学习

LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集

AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉

这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。

Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能

GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学

Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型，适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构，具有32层和1280维度嵌入，优化于PyTorch和timm框架中高效运行，适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证，并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。

cards-top_left_swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-dough_100_epoch - Swin-Tiny模型微调的图像分类系统在ImageFolder数据集达58.16%准确率

GithubHuggingfaceSwin Transformer准确率图像分类开源项目机器学习模型模型微调

本项目基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224模型微调，构建了一个图像分类系统。经过100轮训练，在ImageFolder数据集上达到58.16%的分类准确率。项目使用Adam优化器和线性学习率调度器，总批量大小为128。系统基于PyTorch框架开发，为图像分类任务提供了实用的基础模型。

cat-vs-dog-resnet-50 - 基于微调的ResNet-50实现高精度猫狗图像分类

Adam优化GithubHuggingfacemicrosoft/resnet-50图像分类开源项目模型猫狗分类精度

此项目采用微调版的microsoft/resnet-50模型，以其在cats_vs_dogs数据集上达到的0.9654高准确率而表现出色。适合高精度图像识别场景，模型训练过程使用了线性学习率调度器和Adam优化器，确保了结果的稳定与可靠。

medical-datasets - 医学影像数据集汇总从MRI到X射线的全面资源

CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目

medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。

rad-dino - 胸部X光图像自监督编码的视觉转换器模型

GithubHuggingfaceRAD-DINO医学图像编码开源项目模型胸部X光自监督学习视觉转换器模型

RAD-DINO是一个基于DINOv2自监督学习方法的视觉转换器模型，专用于胸部X光图像编码。作为视觉主干，它支持图像分类、分割、聚类和检索等多种下游任务。该模型由Microsoft Health Futures开发，使用5个公开胸部X光数据集共882,775张图像训练而成。RAD-DINO作为通用医学影像编码器，能够在无需文本监督的情况下有效捕获胸部X光的关键特征。

private-detector - 开源的不雅图像识别器

BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片

Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器，能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练，用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南，帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性，特别为保护女性免受不雅图像困扰。

LLaVA-Med - 生物医学视觉语言模型助力图像分析与智能问答

GithubLLaVA-Med多模态大语言模型开源项目生物医学视觉问答

LLaVA-Med是一个针对生物医学领域的大规模语言和视觉模型。该模型通过课程学习方法对LLaVA进行了生物医学领域适应，在PathVQA和VQA-RAD等开放式生物医学问答任务中表现优异。LLaVA-Med支持多模态对话和视觉问答，为生物医学视觉语言处理研究提供了有力工具。需要注意的是，此模型仅供研究使用，不适用于临床决策。

PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件，支持从训练到部署

AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨

PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件，内含超过45种模型算法和140多个预训练模型，支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛，包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性，兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS，适用于多种硬件的训练和部署。

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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。

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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。

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