本项目实现了基于改进 SE-UNet 的肝脏及肝脏肿瘤图像分割方法，适用于 3D 医学图像，目标是提升分割精度和泛化能力，特别应用于肝脏肿瘤的临床辅助诊断任务中。 本项目基于 Kaggle 提供的 3D Liver and Liver Tumor Segmentation 数据集进行训练与评估。 说明：该数据集 ...

这是一个基于YOLO26架构的教育版目标检测项目，提供了完整的训练、推理和可视化功能。项目采用模块化设计，便于学习和理解YOLO目标检测算法的核心原理。 注意：这是一个教育版本，针对学习和研究目的进行了简化。生产环境建议使用完整的Ultralytics YOLO实现。

具体来说，英伟达联合以色列理工学院、巴伊兰大学和西蒙菲莎大学，共同提出了一种全新的条件对抗潜模型（Conditional Adversarial Latent Models，CALM）。