懂AI
UniRepLKNet

UniRepLKNet

统一架构的大核卷积网络，提升多模态识别与时间序列预测精度

UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南，显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中，UniRepLKNet表现优异，超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现，还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。

UniRepLKNet大核卷积多模态识别时间序列图像识别Github开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文

项目介绍: UniRepLKNet

UniRepLKNet 是一种通用感知大卷积网络，能够处理音频、视频、点云、时间序列和图像识别任务。这一项目的开发集结了来自腾讯 AI 实验室和香港中文大学的研究人员，他们共同探讨了一种能够在不同模态之间统一运作的架构。

背景与动机

在现有的许多大卷积网络架构中，设计往往是对其他模型的简单模仿，而缺乏对大卷积网络结构设计的深入研究。同时，Transformer 在多模态研究领域（如图像、音频、视频、时间序列等）的通用感知能力激发了研究人员的兴趣，他们希望探究卷积网络是否也能够通过统一的架构在多个模态上实现通用感知能力。

项目亮点

UniRepLKNet 的研究通过几个显著的特点和贡献引人注目：

  1. 多模态统一性能: 这项研究总结了一些大卷积 CNN 的架构设计原则，令其在图片及其他模态中都表现出色。UniRepLKNet 在图片识别任务中显示出了领先的性能，尤其是在 ImageNet 和 COCO 这些大型数据集上的表现。

  2. 跨模态卓越表现: 项目还展示了通过一定的模态相关预处理方法，不需架构上的定制化调整也能在时间序列预测和音频识别任务中达到顶尖性能，甚至超越现有的全球预测系统。

  3. 新领域的潜在优势: UniRepLKNet 不仅在其原有的领域中表现优异，还展示了大卷积网络在新领域中扩展和适应的潜力，进一步提升了其在不同任务和模态中的广泛适用性。

架构设计原则

UniRepLKNet 提出了四项大卷积网络设计的架构指导，核心在于利用大卷积核的本质特征，使其能够在不加深网络的情况下更广泛地“看到”图像中的信息。遵循这些指导，大卷积网络能够在图片识别任务中表现突出。

代码与实现

项目的代码和实现设计支持简单易用：

  • 提供了整合的 PyTorch 大卷积实现。
  • 代码兼容 MMDetection 和 MMSegmentation，可方便地用于多种检测和分割任务。
  • 支持合并训练好的模型为推理结构，提高了运行效率。

模型与性能

项目提供多种预训练模型和权重下载方式，包括：

  • 使用 Google Drive 和 Hugging Face 的存储库获取模型。
  • 可在多种任务 (如 ImageNet、COCO 等) 的基准中进行测试，报告了各种领先的性能指标。

使用指南

项目提供文档详细说明了如何在音频、视频、点云及时间序列任务中实施和评估模型。此外，还有如何安装和使用更高效的卷积实现的简单说明，方便用户在不同环境下部署。

展望与应用

UniRepLKNet 的开发不仅代表了对卷积网络传统优势领域的重新定义，也强调了其在新兴领域中的潜在用途。通过项目的不断扩展和优化，UniRepLKNet 将在跨模态的感知任务中发挥更大的作用，推动图像识别等多模态任务的进一步发展。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多