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3D-VisTA

简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型

3D-VisTA计算机视觉自然语言处理预训练模型多模态融合Github开源项目

3D-VisTA是一种新型预训练变换器模型,专注于3D视觉和文本对齐。该模型采用简洁统一的架构,无需复杂的任务特定设计,可轻松适应多种下游任务。通过在大规模ScanScribe数据集上预训练,3D-VisTA在视觉定位、密集字幕生成等3D视觉语言理解任务中达到了领先水平。此外,该模型还表现出优异的数据效率,即使在标注数据有限的情况下也能保持强劲性能。

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BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
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LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术
GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习
LViT是一种创新的医学图像分割方法，融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能，大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外，LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。
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Depth-Anything-V2-Base - 更快更精细的单目深度估计模型
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
Depth-Anything-V2是一款先进的单目深度估计模型，由595K合成标记图像和62M+真实未标记图像训练而成。它在细节表现、鲁棒性和效率上都超越了V1版本，处理速度比基于SD的模型快10倍。采用ViT-B架构，该模型为计算机视觉领域提供了高效的深度预测工具，尤其适用于需要精确深度信息的应用场景。
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