PrototypeCommune
SHI-Labs/SGL-Retinal-Vessel-Segmentation
[MICCAI 2021] Study Group Learning: Improving Retinal Vessel Segmentation Trained with Noisy Labels: New SOTA on both DRIVE and CHASE_DB1.
- Propriétaire
- SHI-Labs (organisation)
- Étoiles
- Étoiles : 112
- Forks
- Forks : 24
- Langage
- Jupyter Notebook
- Licence
- MIT
- Création
- 2021
- Rang
- Prototype (100 à 249 ★) Ce que veut dire ce rang
Autres dépôts de SHI-Labs
Les 25 dépôts de SHI-Labs- SHI-Labs/OneFormerÉtoiles : 1 741Jupyter NotebookBêta
- SHI-Labs/Versatile-DiffusionÉtoiles : 1 330PythonBêta
- SHI-Labs/Neighborhood-Attention-TransformerÉtoiles : 1 185PythonBêta
- SHI-Labs/NATTENÉtoiles : 813C++Bêta
- SHI-Labs/Prompt-Free-DiffusionÉtoiles : 759PythonBêta
- SHI-Labs/Matting-AnythingÉtoiles : 719PythonBêta
D’autres dépôts Jupyter Notebook
Tous les dépôts Jupyter Notebook- HadeelAls618/Electricity_Demand_PredictorÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype
- Wenzhe-Huang/python-causality-handbook-zhÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype
- alexeyfv/sloplessÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype
- stitchfix/Algorithms-NotebooksÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype
- mschauer/Bridge.jlÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype
- ronghanghu/natural-language-object-retrievalÉtoiles : 112Jupyter NotebookPrototype