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文末提供程序和源码下载 DeepImageJ 是一个用户友好的插件支持在 ImageJ 中使用各种预先训练的深度学习模型。该插件弥合了深度学习和标准生命科学应用程序之间的差距。DeepImageJ 在基于 CPU 的标准计算机或 GPU 上运行图像到图像作不需要任何深度学习专业知识。 二、Conditions of use 使用条件 The DeepImageJ project is an open source software (OSS) under the BSD 2-Clause License. All the resources provided here are freely available. DeepImageJ 项目是 BSD 2 条款许可下的开源软件 OSS。这里提供的所有资源都是免费提供的。 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经过训练的模型或 Python 笔记本请引用其作者的工作。E. Gómez-de-Mariscal, C. García-López-de-Haro, W. Ouyang, L. Donati, E. Lundberg, M. Unser, A. Muñoz-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. Muñoz-Barrutia D. Sage DeepImageJ在 ImageJ 中运行深度学习模型的用户友好环境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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