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DeepLIIF

深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析

DeepLIIF免疫组化深度学习细胞分割多重免疫荧光Github开源项目

DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。

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介绍相关项目
LAION - 开源机器学习资源与数据集提供平台
AI工具LAION人工智能图像文本对开源数据集机器学习
LAION作为非营利组织，提供开放机器学习资源，包括大规模数据集、工具和模型。平台主要产品有LAION-400M、LAION-5B图像文本对数据集，CLIP视觉转换器模型和LAION-Aesthetics美学筛选子集。LAION致力于推动开放式机器学习研究，鼓励资源重复利用，支持环保理念和公共教育发展。
AISP - 深度学习应用于低级别计算机视觉与成像技术
AI Image Signal ProcessingComputational PhotographyGithubRAW图像处理图像增强多镜头散景效果开源项目
AISP项目聚焦于低级别计算机视觉和成像的深度学习应用，涵盖RAW图像处理、RAW重建与合成、学习型图像信号处理（ISP）、图像增强与恢复（如去噪和去模糊），以及多镜头散景效果渲染。项目亮点包括高效的散景效果渲染、适用于智能手机的实时感知图像增强、结合模型和数据驱动的ISP设计，以及AIM 2022 RAW重建挑战的解决方案。该项目定期更新，保持领域的前沿进展。
leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境
AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管
LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源，提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导，为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业，都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练，通过多GPU协同工作加速推理过程，同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题，在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作，并开源了相关代码。
HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集
DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成
HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。
llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型 快速训练的开源研究工具
GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理
LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。
clearml - ML/DL 开发和生产套件
ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署
ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。
HistomicsTK - 数字病理图像分析的Python工具包，支持独立和网络集成
Digital Slide ArchiveGithubHistomicsTKHistomicsUIPython开源项目病理影像分析
HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包，可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务，其功能可通过slicer cli web扩展，允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像，HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者，提供如颜色归一化和细胞核分割等功能，支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。
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