MedFM

一键复现医学影像基础模型挑战赛,快速微调评测

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 14 🐛 待处理 1 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 263
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

MedFM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队openmedlab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型foundation-models,medical-image-classification,neurips-2023,transfer-learning
GitHub 星标★ 263
上线时间2023-05-26 00:00:00
代码更新2024-06-13
仓库体积3.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

MedFM 是 NeurIPS 2023 挑战赛的官方代码库,聚焦医学基础模型(Medical Foundation Models)的评测与微调。它提供了一套标准化的流程和基线代码,帮助研究者在医学图像(如X光、病理切片等)上高效适配预训练模型,解决医学影像标注稀缺、模型泛化难的问题。核心能力包括:多模态医学数据加载与预处理、多种基础模型(如CLIP、ViT)的微调接口、以及挑战赛排行榜对应的评估指标。项目旨在降低医学AI入门门槛,让开发者快速复现挑战赛结果并扩展自己的方法。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 263

核心亮点

  • 官方挑战赛代码,基线实现完整,适合直接跑通流程
  • 覆盖多种医学影像模态,数据加载和预处理已封装
  • 基于主流框架(PyTorch),易于二次开发和扩展

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖特定挑战赛数据集,通用性受限

适用场景

  • 医学影像AI研究入门与基线对比
  • 快速验证预训练模型在医学任务上的效果
  • 参加类似医学影像挑战赛的起点模板

替代项目

MONAI、MedicalZoo、TorchXRayVision

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