HistoSSLscaling

病理组织图像自监督学习新方法

HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法，用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练，在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征，为计算病理学研究提供支持。

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depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架

Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉

depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架，专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式，具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计，项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。

siglip-base-patch16-512 - 采用Sigmoid损失函数的开源计算机视觉模型

GithubHuggingfaceSigLIP图像分类图文匹配开源项目模型深度学习计算机视觉

SigLIP在CLIP架构基础上改进了损失函数设计，使用Sigmoid损失函数处理图像-文本对训练。该模型在WebLI数据集上预训练，支持512x512分辨率的图像输入，主要应用于零样本图像分类和图文检索。相比CLIP，新的损失函数无需全局相似度归一化，使模型在不同批量规模下都能保持稳定表现。

DIS - 高精度二值图像分割方法，优化模型与即将发布的V2.0数据集

DIS datasetDichotomous Image SegmentationECCV 2022GithubIS-NetU2-Net开源项目

简要介绍高精度二值图像分割（DIS）任务的新进展，包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型，用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布，敬请关注。

nsfw_image_detection - 基于ViT的NSFW图像检测模型

GithubHugging FaceHuggingfaceNSFWVision Transformer内容审核图像分类开源项目模型

这是一个基于Vision Transformer (ViT)的NSFW图像分类模型。经过80,000张多样化图像训练，模型能有效区分正常和不适当内容。采用224x224像素分辨率，16批量大小和5e-5学习率，评估准确率达98%。该模型主要用于内容安全和审核，但仅限于NSFW图像分类。

voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库

GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换

本页面介绍VoxelMorph，这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量，并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

SLANTbrainSeg - 全脑高分辨率MRI深度学习分割工具

GithubSLANT医学影像开源项目深度学习神经影像学脑部分割

SLANTbrainSeg是一款开源的全脑高分辨率MRI分割工具，采用人工智能深度学习技术。它可将T1 MRI扫描分割为133个标签，符合BrainCOLOR协议。项目提供Docker镜像，支持GPU和CPU，操作简便。SLANTbrainSeg在分割精度和效率上表现出色，适用于神经影像研究和临床分析。

TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法

GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习

TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。

vit-base-patch16-384 - Vision Transformer：基于图像分块的高效视觉识别模型

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的视觉识别模型，在ImageNet-21k上进行预训练，并在ImageNet 2012上微调。模型采用图像分块和序列化处理方法，有效处理384x384分辨率的图像。ViT在多个图像分类基准测试中表现优异，适用于各种计算机视觉任务。该预训练模型为研究人员和开发者提供了快速开发高精度图像识别应用的基础。

vit-base-patch32-384 - Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

Vision Transformer（ViT）是一款图像分类模型，采用Transformer编码器架构，通过将图像分割为固定大小patch进行处理。模型在包含1400万张图像的ImageNet-21k数据集完成预训练，并在ImageNet-1k数据集上进行384x384分辨率的微调。提供预训练权重，可直接应用于图像分类或迁移学习任务。

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