landmarker：用于2D/3D图像解剖学标志点局部化的工具包

2D/3D图像中的解剖学标志点局部化是医学成像中的关键任务。虽然许多通用工具可用于经典计算机视觉任务（如姿态估计）中的标志点局部化，但它们缺乏针对医学领域解剖学标志点局部化应用所必需的专业功能和模块化设计。因此，我们引入了landmarker，一个基于PyTorch构建的Python软件包。该软件包提供了一个全面且灵活的工具包，用于开发和评估标志点局部化算法，支持包括静态热图回归和自适应热图回归在内的多种方法。landmarker提高了标志点识别的准确性，简化了研究和开发流程，支持多种图像格式和预处理管道。其模块化设计允许用户针对特定数据集和应用进行定制和扩展，从而加速医学成像中的创新。landmarker满足了医学成像中标志点局部化任务对精度和定制化需求，而现有通用姿态估计工具尚不充分。