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为了降低医疗影像分割在深度学习中的入门门槛，MedSeg医疗影像分割套件的开源有效的解决了这个问题，其不仅提供了mhd、nii等常见数据格式的转换工具箱，还提供了多个该领域常见的Backbone、Loss的实现方案，在肝脏分割任务上也可轻松达到0.94IOU的高水准。
项目维护者： linhandev
主要框架/工具组件：飞桨PaddlePaddle核心框架
GitHub链接：
https://github.com/linhandev/medSeg
图源：江大白
项目维护者：Sharpiless
主要框架/工具组件：PaddleDetection
GitHub链接：
https://github.com/Sharpiless/PaddleDetection-Yolov5
然而，在最初的StyleGAN中，虽然其可以生成较为清晰、真实的图像数据，但其在更加细致的部分依旧缺乏细节，甚至在部分生成结果中出现“伪影”等失真情况。StyleGAN2的出现很好的解决了这部分问题，其针对 络部分进行了重新设计，消除特征伪影的同时还进一步提升了训练速度。
项目维护者：HighCWu
主要框架/工具组件：飞桨PaddlePaddle核心框架
GitHub链接：
https://github.com/HighCWu/stylegan2-pytorch2paddle
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飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨企业版针对企业级需求增强了相应特性，包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业，提供零门槛、预置丰富 络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。
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