작성자 K-Dense-AI
histolab은 디지털 병리에서 whole-slide image(WSI) 전처리를 위한 Python 스킬입니다. 조직 검출, 타일 추출, H&E 슬라이드의 염색 정규화를 지원해 데이터셋 준비, 빠른 타일 기반 분석, 가벼운 데이터 분석 워크플로에 유용합니다. 마스크, 타일러, 슬라이드 관리를 중심으로 histolab을 설치하고 활용하는 실용적인 가이드를 제공합니다.
작성자 huggingface
huggingface-vision-trainer는 객체 탐지, 이미지 분류, SAM/SAM2 세그멘테이션 같은 비전 학습 작업에 사용할 Hugging Face 스킬을 설치하고 활용하는 데 도움을 줍니다. 데이터셋 준비, 클라우드 GPU 설정, 평가, Trackio 로깅, 결과를 Hub에 푸시하는 과정까지 다루며, 백엔드 자동화와 반복 가능한 학습 워크플로에 적합합니다.
작성자 microsoft
azure-ai-vision-imageanalysis-py 스킬은 Python에서 Azure AI Vision Image Analysis SDK를 설치하고 사용하는 방법을 안내합니다. 캡션, 태그, 객체, OCR, 사람 감지, 스마트 자르기를 다루며, Azure 기반 이미지 이해 워크플로에 맞춘 백엔드 중심의 설정, 인증, 환경 가이드를 제공합니다.
작성자 microsoft
azure-ai-vision-imageanalysis-java는 Azure AI Vision으로 Java 이미지 분석 앱을 만드는 데 도움이 됩니다. 캡셔닝, OCR, 객체 탐지, 태그 지정, 사람 감지, 스마트 자르기, SDK 설정, 인증, 예제를 활용한 API 개발에 적합합니다.
작성자 K-Dense-AI
transformers 스킬은 Hugging Face Transformers를 사용해 모델 로딩, 추론, 토큰화, 파인튜닝을 수행하는 데 도움이 됩니다. 텍스트, 비전, 오디오, 멀티모달 워크플로 전반에서 머신러닝 작업을 위한 실용적인 transformers 가이드로, 빠른 베이스라인부터 커스텀 학습까지 자연스럽게 이어집니다.
