« DeepInverse » : différence entre les versions

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{{Service
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|Description='''DeepInverse''' est une bibliothèque basée sur PyTorch pour '''résoudre les problèmes d’imagerie inversée avec du deep learning'''.
|Description='''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.
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.
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|SousDisciplineSciences&Technologies=PE6 Sciences informatiques et informatique
|SousDisciplineSciences&Technologies=PE6 Sciences informatiques et informatique
|Thematique=Deep learning, Imagerie inversée, Pytorch
|Thematique=Deep learning, Imagerie inversée, Pytorch
|TypeDonnee=Imagerie
|Communaute=Communautés scientifiques en physique, en biologie et communautés expertes en optimisation, apprentissage automatique
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|Beneficiaire=Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Doctorants, Ingénieurs
|Beneficiaire=Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Doctorants, Ingénieurs

Version du 15 janvier 2025 à 09:59

  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
Tutelles Inria, ENS Lyon, CNRS


Cycle de vie des données

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



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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
StructureServices proposés
IMBDeepInverse
PARI/GP
Lab PHYSDeepInverse
NeuroSpinIseult
DeepInverse