« DeepInverse » : différence entre les versions
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|UrlService=https://deepinv.github.io/deepinv/ | |UrlService=https://deepinv.github.io/deepinv/ | ||
|ContactMel=https://discord.com/invite/qBqY5jKw3p | |ContactMel=https://discord.com/invite/qBqY5jKw3p | ||
|StructureAppartenance=Lab PHYS | |StructureAppartenance=Lab PHYS, IMB, NeuroSpin | ||
|Tutelle= | |Tutelle=ENS de Lyon, CNRS, Université de Bordeaux, Bordeaux INP, CEA, Inria | ||
|PhaseCycleVie=Analyse | |PhaseCycleVie=Analyse | ||
|International=Non | |International=Non | ||
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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. | |||
|Discipline=Sciences & Technologies | |Discipline=Sciences & Technologies | ||
|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, Logiciel | ||
|Communaute= | |TypeDonnee=Imagerie | ||
|Communaute=Communautés scientifiques en physique, en biologie et communautés expertes en optimisation et apprentissage automatique | |||
|Beneficiaire=Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Doctorants, Ingénieurs | |Beneficiaire=Chercheurs, Enseignants-Chercheurs, Doctorants, Ingénieurs | ||
|ConditionUsage=Le code est open source et disponible sur Github : https://github.com/deepinv/deepinv | |ConditionUsage=Le code est open source et disponible sur Github : https://github.com/deepinv/deepinv | ||
|ModeleEconomique=Gratuit | |ModeleEconomique=Gratuit | ||
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[[Aide à la gestion:: logiciel| ]] | [[Aide à la gestion:: logiciel| ]] | ||