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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 Networks breast cancer mammography PyTorch radiologists Github 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。

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论文

介绍相关项目

ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合

GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。

CONCH - 病理学视觉语言模型提升多任务性能

CONCHGithubHuggingface对比学习开源项目模型病理学视觉语言模型非商业用途

CONCH是为病理学量身打造的视觉语言模型，通过对比学习提高图像与文本检索能力。该模型在117万对图像描述数据集上预训练，可在多个任务中表现优异，包括图像分类、文本-图像检索、图像字幕生成和组织切割。CONCH的优势在于除H&E染色图像外，还在IHC及特殊染色图像上显示出色性能，为病理AI模型的开发与评估提供广泛应用选择。

model-zoo - MONAI Model Zoo 提供医学影像模型集合

GithubMONAI Model Zoo医学影像模型开源项目模型下载模型使用贡献指南

MONAI Model Zoo是一个医学影像模型集合，提供MONAI Bundle格式模型。项目包含多种医学影像模型，支持快速下载和使用。除了模型资源，还提供模板bundles，便于开发自定义模型。每个bundle都有详细使用说明和许可条件。MONAI Model Zoo遵循Apache许可证，为医学影像研究和应用提供了有价值的资源。

LeNet5-MNIST-PyTorch - PyTorch实现LeNet-5识别MNIST数据集

GithubLeNet-5MNISTPyTorch图像识别开源项目深度学习

这是一个开源深度学习项目，使用PyTorch实现LeNet-5卷积神经网络识别MNIST数据集。项目采用MaxPooling和ReLU，测试集精度达99%。包含完整代码实现，涵盖数据处理、模型训练和评估。适合深度学习初学者学习卷积神经网络基础知识。

sdxl-detector - 高效分类现代图像与Wikimedia-SDXL数据优化模型

AI艺术检测器AutoTrainGithubHuggingfaceSDXLWikimedia图像分类开源项目模型

SDXL Detector专为精确分类Wikimedia-SDXL图像对而设计，通过微调umm-maybe AI art detector模型，有效提高了对现代扩散模型和非艺术性图像的识别能力。尽管对旧版本生成模型图像的检测能力可能不如原始模型，SDXL Detector适合非商业用途，凭借AutoTrain训练展现出高效性能，如出色的f1得分和精准度。

computervision-recipes - 计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务

AzureGithubPyTorch图像识别开源项目模型部署计算机视觉

computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务，并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程，并在云端实现模型训练与部署。

jailbreak-classifier - 提示分类工具，增强系统安全与内容审核

GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化

项目基于BERT模型微调，专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练，可应用于安全和内容审核场景，提升系统安全性与审核能力，是一个多平台适用的解决方案。

SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型

GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估

SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。

attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型，实现与导出工具

Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目

该项目提供了基于注意力机制的OCR模型，结合了CNN与LSTM，用于图像识别，并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务，并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x，未来计划升级到Tensorflow 2。

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