说明：基于不同分割损失函数的乳腺癌分割

说明：一种预测肺炎并确定胸部X射线图像位置的深度学习模型

说明：CLUST:集群平台后端

说明：开发用于从相机传感器输入进行图像分割的ROS节点，以简化图像分析。

说明：Python脚本，使用google MediaPipe从视频中删除背景

说明：使用Mamba分割癌变肿瘤。视频文件将在未来提供。

说明：Nellie：2D-3D活细胞显微镜中的自动细胞器分割、跟踪和分层特征提取

说明：LIME for TimeSeries通过为时间序列模型提供基于LIME的可解释性工具，增强了人工智能的透明度。它提供了对模型预测的见解，培养了复杂人工智能系统中的信任和理解。

说明：单个图像测试分割模型的时域自适应。

说明：项目存储库，包含用于使用色度自相似矩阵（SSM）将音乐分割为其结构组件的代码、概念验证和可视化。

说明：照片上的简单背景变换器

说明：repo gt_structure_1_2是OCR-D基本真理结构语料库的一部分。仅对打印页面的结构进行注释。语料库是作为DFG项目OCR-D的结果创建的。

说明：repo gt_structure_1_3是OCR-D基本真理结构语料库的一部分。仅对打印页面的结构进行注释。语料库是作为DFG项目OCR-D的结果创建的。

说明：在onnx中使用yolov9进行实例和全景分割

说明：基于单峰正常脑图像的多模态脑肿瘤分割

说明：repo gt_structure_1_1是OCR-D基本真理结构语料库的一部分。仅对打印页面的结构进行注释。语料库是作为DFG项目OCR-D的结果创建的。

说明：关于repo gt_structure_1_4是OCR-D基本真理结构语料库的一部分。仅对打印页面的结构进行注释。语料库是作为DFG项目OCR-D的结果创建的。

说明：自动化的高质量后台删除框架

说明：计算病理流水线

说明：基于CARLA生成的图像数据集的语义分割

说明：细分论文评审和PyTorch代码

说明：图像处理

说明：在我的代码组合中，我通常尝试机器学习中的新技术和方法。我不喜欢只复制和粘贴。

说明：Unet，NestedUnet，U2Net，包括用于Huvec细胞分割

说明：Repositorio usado para la realización de las prácticas de Arquitectura de Ordenadores del 3er curso de Ingeniería Informática en la UAM。

说明：RM（T1w y T2-FLAIR）usando YOLOv8癫痫和发育不良灶性基因片段

说明：绘制地中海底栖生境分布图的深度学习框架。

说明：该存储库包含与乳房图像的语义分割相关的实现和模型。主要目标是将微调应用于语义SAM模型，以提高乳腺结构（乳房）分割的准确性。

说明：简单音频转录模块

说明：对任意标记化文本使用简单的评分功能。