DeepInverse
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|---|---|
| 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 | Laboratoire de Physique |
| Tutelles | Inria, ENS Lyon, CNRS |
Cycle de vie des données
Ce service intervient au cours des stades du cycle de vie suivants :
Page en construction
DeepInverse est une bibliothèque basée sur PyTorch pour résoudre les problèmes d’imagerie inversée avec du deep learning.
L'objectif est d'accélérer le développement de méthodes basées sur l'apprentissage profond pour les problèmes inverses d'imagerie, en combinant les approches populaires de reconstruction basées sur l'apprentissage dans un cadre commun et simplifié, en standardisant les modèles d'imagerie avant et en simplifiant la création d'ensembles de données d'imagerie.
Domaines scientifiques :Sciences & Technologies
PE6 Sciences informatiques et informatique
Thématique et/ou mots clés :
- Deep learning
- Imagerie inversée
- Pytorch
Type de données :
Communauté d'utilisateurs : 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 :
| Structure | Services proposés |
|---|---|
| IMB | DeepInverse PARI/GP |
| Lab PHYS | DeepInverse |
| NeuroSpin | Iseult DeepInverse |