MIScnn
Un framework per la Segmentazione di Immagini Mediche con Reti Neurali Convoluzionali e Deep Learning
Imposta ed esegui compiti di segmentazione di immagini mediche utilizzando modelli di deep learning con codice minimo.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn framework per la Segmentazione di Immagini Mediche con Reti Neurali Convoluzionali e Deep Learning
MIScnn ha 425 stelle su GitHub. È stato forkato 118 volte. MIScnn è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2019. MIScnn è disponibile con licenza GPL-3.0. I suoi temi principali sono: clinical-decision-support, computer-vision, convolutional-neural-networks, deep-learning.
Che cos'è MIScnn?
Un framework per la Segmentazione di Immagini Mediche con Reti Neurali Convoluzionali e Deep Learning
MIScnn è open source?
MIScnn è un progetto open source. È rilasciato con licenza GPL-3.0.
MIScnn è gratuito?
Sì. MIScnn è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente. La sua licenza GPL-3.0 è copyleft: ogni versione modificata che distribuisce deve restare sotto la stessa licenza.
Con quale licenza è MIScnn?
MIScnn è disponibile con licenza GPL-3.0.
In quale linguaggio è scritto MIScnn?
MIScnn è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/frankkramer-lab-miscnn.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.