Masked Record Modeling开源项目 – 提高放射图像表示学习

CARPL.ai是一款旨在通过先进的AI集成来优化和增强放射学实践的平台，简化AI应用的部署和管理，提升诊断效率和准确性。

MD.ai 是一个专注于医疗人工智能的平台，旨在帮助医生和工程师共同构建最佳的医疗AI数据集和算法。用户可以参与构建医疗AI应用、进行医学研究以及临床图像分析。

MedRAX是一个专为胸部X光检查设计的AI辅助诊断工具，集成了7种先进的医学图像分析技术，涵盖检测、分类、定位等多项任务。通过2500个复杂医学问题基准测试验证性能，支持本地和云端部署，采用LangChain和LangGraph框架增强推理能力，提供Gradio交互界面。

面向低级视觉的扩散模型相关论文资源列表，包括了各种扩散模型在低级别视觉任务中的应用，如自然图像恢复、超分辨率、修复、去雾、低光增强等。这些模型在不同领域，包括医学图像分析、遥感图像处理等方面都有应用。

med-flamingo是一个基于OpenFlamingo-9B和LLaMa-7B构建的模型，能够在医学领域执行少样本的视觉问答任务。该项目结合了CLIP ViT/L-14视觉编码器，并使用约4.7K本医学教科书进行训练，包含0.8M张图像和548M个token，支持1.6M个图像字幕对的生物医学数据集。

gan-manifold-reg是一个结合生成对抗网络（GANs）和流形正则化（Manifold Regularization）技术的半监督学习项目。它旨在通过GANs生成额外的训练数据，并利用流形正则化技术提高模型在半监督学习任务中的性能。该项目基于PyTorch实现，支持自定义数据集和模型架构，适用于图像分类等半监督学习任务，尤其在医学图像分析等需要大量标注数据的领域中表现出色。

Vary-toy是一个基于Qwen-1.8B的小型Vary模型，引入了改进的视觉词汇，使模型具有更高的普适性和更好的视觉信息编码能力。

Gradio是一个强大的工具，旨在简化机器学习应用的构建和共享，提供用户友好的网络界面，使得任何人都能轻松与机器学习模型互动，无需复杂的编码知识。

CheXagent是一个基于视觉和语言的基础模型，专注于胸部X光片的解读，旨在解决医学图像领域中大规模视觉-语言数据集的有限性等挑战。该模型利用大规模的指令微调数据集CheXinstruct，设计了一个临床大型语言模型(LLM)和一个用于表示X射线图像的视觉编码器，同时连接视觉和语言模态的网络，提供了新的评估基准CheXbench用于系统评估。

MedRAX是一款强大的AI辅助诊断工具，专为胸部X光检查设计。它集成了多种先进的医学图像分析工具，支持检测、分类、定位等多任务处理。通过2500个复杂医学问题的基准测试，验证了其卓越性能。MedRAX支持本地和云端部署，灵活适配不同需求，能够分析胸片细节及病变并标注位置，识别18种病理类型，生成诊断报告。此外，它还支持交互对话，理解复杂的医疗查询，并根据任务自动选择合适的工具和分析方法，进行多步医学推理。

ai-resources 是一个由 Memo Akten 精心挑选的人工智能、机器学习、统计推断、深度学习和强化学习的学习资源集合。该项目涵盖了多个领域的学习材料，包括文章、教程和研究论文，并由一位经验丰富的 AI 从业者定期更新，确保资源的时效性和质量。

AskCodi是一个创新的AI工具，旨在帮助开发人员和编程爱好者简化编程任务。它利用先进的机器学习算法，提供实时代码建议、调试支持，并高效地帮助编写代码片段。该工具特别适合软件开发人员、数据科学家和希望提升编码技能的学生，能够加速项目完成。

该项目旨在通过可扩展的对数行列式计算来增强高斯过程核学习的效率，适用于大规模数据分析和预测。

TecoGAN是一个用于视频超分辨率的生成对抗网络（GAN），专注于生成具有时序一致性的高分辨率视频。该项目由慕尼黑工业大学的研究团队开发，旨在通过自监督学习提升视频生成中的时间连贯性。项目提供了推理、训练和下载训练数据的代码，并包含预训练模型。TecoGAN的生成能力在细节持久性和时空一致性方面表现出色，能够生成长时间保持细节的视频序列。

ChatWise是一款为任何大型语言模型（LLM）提供加速的AI聊天机器人工具。它能够完全离线运行（除需外部API的LLM外），支持多模态输入，包括文本、PDF、音频和图像，并提供了文本转语音功能，支持OpenAI和ElevenLabs。