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phikon

基于ViT的组织病理学自监督学习模型

Phikon是一个使用iBOT训练的组织病理学自监督学习模型。它是由Owkin开发的Vision Transformer Base模型,包含8580万个参数,支持224x224x3的图像输入。该模型在4000万个泛癌症图像块上进行了预训练,可用于从组织学图像中提取特征,并应用于多种癌症亚型的分类任务。通过微调,Phikon可以适应特定癌症亚型的研究需求。

vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
dit-base - 面向文档智能处理的自监督预训练图像Transformer模型
DiTGithubHuggingface图像编码开源项目文档分析文档图像转换器模型自监督预训练
DiT-base是一款基于Transformer架构的文档图像处理模型,通过在4200万份文档图像上进行自监督预训练而成。该模型运用掩码补全任务来学习图像的内部表示,可应用于文档分类、表格检测和版面分析等多种任务。DiT-base能够将文档图像编码为向量,为文档智能处理领域的各类应用奠定了基础。
vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数,能处理384x384尺寸的图像,通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时,大幅降低了计算资源需求,适合各类图像识别应用场景。
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
DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割
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。
vit_small_patch32_224.augreg_in21k_ft_in1k - Vision Transformer图像分类模型 预训练于ImageNet-21k并微调于ImageNet-1k
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型,在ImageNet-21k上进行预训练,并在ImageNet-1k上微调。模型包含2290万参数,处理224x224尺寸的图像输入。通过额外的数据增强和正则化技术提升性能,最初在JAX框架中训练,后移植至PyTorch。该模型提供简洁的API,支持图像分类和特征提取两大功能,可广泛应用于多种计算机视觉任务。
xcit_medium_24_p8_224.fb_in1k - 基于XCiT架构的图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kXCiT图像分类开源项目模型模型预训练深度学习
XCiT是Facebook Research开发的图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上完成预训练。模型采用Cross-Covariance Image Transformer架构,拥有8430万参数,支持224x224图像输入分析。通过timm库实现,既可用于图像分类,也可作为特征提取器生成图像嵌入向量,为开发者提供便捷的模型加载和图像处理功能。
ViT-SO400M-14-SigLIP - 基于SigLIP的视觉-语言模型实现零样本图像分类
GithubHuggingfaceSigLIPViT图像分类开源项目机器学习模型自然语言处理
ViT-SO400M-14-SigLIP是基于WebLI数据集训练的视觉-语言预训练模型,采用sigmoid损失函数进行图像和文本的联合学习。该模型在零样本图像分类任务中表现出色,具有良好的跨模态理解能力。通过OpenCLIP和timm库,用户可以方便地使用该模型生成图像和文本嵌入。ViT-SO400M-14-SigLIP适用于图像分类、图像检索等多种计算机视觉和自然语言处理任务。
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。
TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割
GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割
TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献,支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集,并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试,支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。
dino-vits16 - DINO训练的小型Vision Transformer模型及其应用
DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
dino-vits16是一个基于DINO方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型在ImageNet-1k数据集上进行自监督预训练,能够有效学习图像特征表示。它采用16x16像素的图像块作为输入,可应用于多种视觉任务。dino-vits16展示了自监督学习在计算机视觉领域的潜力,为图像分类等下游任务奠定了基础。
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