Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage. Crédits
PrototypeCommune

xmindflow/DAEFormer

[MICCAI 2023] DAE-Former: Dual Attention-guided Efficient Transformer for Medical Image Segmentation

Propriétaire
xmindflow (organisation)
Étoiles
Étoiles : 129
Forks
Forks : 15
Langage
Python
Licence
MIT
Création
2022
Sujets
efficient-transformersmedical-image-analysissegmentationtransformermedical-image-segmentationunet-image-segmentationdeep-learningpytorch
Rang
Prototype (100 à 249 ★) Ce que veut dire ce rang
Voir sur GitHub

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