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一、軟件介紹
文末提供程序和源碼下載
? ? ? ?DeepImageJ 是一個用戶友好的插件,支持在 ImageJ 中使用各種預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。該插件彌合了深度學(xué)習(xí)和標(biāo)準(zhǔn)生命科學(xué)應(yīng)用程序之間的差距。DeepImageJ 在基于 CPU 的標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)或 GPU 上運行圖像到圖像作,不需要任何深度學(xué)習(xí)專業(yè)知識。
二、Conditions of use?使用條件
The DeepImageJ project is an open source software (OSS) under the BSD 2-Clause License. All the resources provided here are freely available.
DeepImageJ 項目是 BSD 2 條款許可下的開源軟件 (OSS)。這里提供的所有資源都是免費提供的。
三、References?引用
- If you used one of the material provided within DeepImageJ such as trained models or Python notebooks, cite their authors' work.
如果您使用了 DeepImageJ 中提供的材料之一,例如經(jīng)過訓(xùn)練的模型或 Python 筆記本,請引用其作者的工作。 - E. Gómez-de-Mariscal, C. García-López-de-Haro, W. Ouyang, L. Donati, E. Lundberg, M. Unser, A. Mu?oz-Barrutia, D. Sage,?DeepImageJ: A user-friendly environment to run deep learning models in ImageJ, Nat Methods 18, 1192–1195 (2021).E. Gómez-de-Mariscal, C. García-López-de-Haro, W. Ouyang, L. Donati, E. Lundberg, M. Unser, A. Mu?oz-Barrutia, D. Sage, DeepImageJ:在 ImageJ 中運行深度學(xué)習(xí)模型的用戶友好環(huán)境,Nat Methods 18, 1192–1195 (2021)。
@article{gomez2021deepimagej,title={DeepImageJ: A user-friendly environment to run deep learning models in ImageJ},author={G{\'o}mez-de-Mariscal, Estibaliz and Garc{\'i}a-L{\'o}pez-de-Haro, Carlos and Ouyang, Wei and Donati, Laur{\`e}ne and Lundberg, Emma and Unser, Michael and Mu{\~{n}}oz-Barrutia, Arrate and Sage, Daniel},journal={Nature Methods},year={2021},volume={18},number={10},pages={1192-1195},URL = {https://doi.org/10.1038/s41592-021-01262-9},doi = {10.1038/s41592-021-01262-9}
}
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