DeepInverse

  DeepInverse

Type de service	Outils de gestion des données
Statut	En production
URL	https://deepinv.github.io/deepinv/
Contact	https://discord.com/invite/qBqY5jKw3p
Localisation
Structure d'appartenance	Lab PHYS, IMB
Tutelles	Inria, ENS Lyon, CNRS, Université de Bordeaux, Bordeaux INP

Cycle de vie des données

Ce service intervient au cours des stades du cycle de vie suivants :

Analyse

Page en construction

DeepInverse est une bibliothèque basée sur PyTorch pour résoudre les problèmes d’imagerie inversée avec du deep learning.

Elle vise à couvrir la plupart des étapes des pipelines d'imagerie modernes, de la définition de l'opérateur de détection vers l'avant à l'entraînement des réseaux de reconstruction dépliés de manière supervisée ou auto-supervisée. L'objectif principal de cette bibliothèque est de devenir l'outil open-source standard pour les chercheurs et les praticiens.

Domaines scientifiques :Sciences & Technologies

PE6 Sciences informatiques et informatique

Thématique et/ou mots clés :

• Deep learning
• Imagerie inversée
• Pytorch

Type de données :Imagerie

Communauté d'utilisateurs : Communautés scientifiques en physique, en biologie et communautés expertes en optimisation, apprentissage automatique Usagers et bénéficiaires :Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Doctorants, Ingénieurs

Conditions d'usage : Le code est open source et disponible sur Github : https://github.com/deepinv/deepinv

Conditions tarifaires : Gratuit

Certification/Label :

Conditions générales d'utilisation :

Services proposés par la structure d'appartenance

Structure	Services proposés
IMB	DeepInverse PARI/GP
Lab PHYS	DeepInverse
NeuroSpin	Iseult DeepInverse

Centre National de la Recherche Scientifique