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clean-fid

准确评估生成模型的标准化指标库

clean-fid是一个用于评估生成模型的开源工具库,致力于解决FID计算中的不一致问题。通过精确处理图像重采样和压缩等细节,该库确保了不同方法、论文和团队之间FID分数的可比性。clean-fid支持计算FID和KID指标,提供多个常用数据集的预计算统计数据,操作简便。它旨在为生成模型评估提供标准化和可靠的解决方案,提高了评估结果的准确性和可重复性。

AI-generated_images_detector - 高精度AI生成图像检测模型,适用于图像分类任务
AI-generated_images_detectorGithubHuggingface准确率图像分类开源项目模型训练和评估数据
该高精度AI生成图像检测模型专注于图像分类,适用于imagefolder数据集验证。模型训练后达到了0.9736的准确率,能够有效区分生成与真实图像。通过transformers库中的pipeline进行推理,只需将图像传递给模型即可获得分类结果,适用于对图像分类精度要求较高的应用,能够有效提升AI生成内容的识别能力。
fadtk - 标准化Frechet音频距离计算工具
FADGithub开源项目评估工具音频嵌入音频模型音频距离
fadtk是一个计算Frechet音频距离(FAD)的标准化工具库。它支持多种音频嵌入模型,能高效计算音频嵌入和FAD∞分数。该工具提供预计算统计数据用于基线比较,可计算单曲FAD以识别异常。fadtk主要用于评估生成音乐质量,为音频研究提供了实用灵活的解决方案。
fastdup - 无监督的高效图像和视频数据集分析工具
Githubfastdup可视化图片分析开源项目无监督工具视频数据集
fastdup是一款无监督的图像与视频数据集分析工具,能够检测重复、异常和低质量图像。其优化的C++引擎在低资源CPU机器上也能高效运行,处理数百万到数十亿张图像。支持主要操作系统,数据可以本地或云端处理,确保隐私。提供交互式UI和静态图库,便于用户探索分析结果。
TFB - 时间序列预测评估框架
GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架
TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库,支持对预测模型进行端到端评估,并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。
stable-audio-metrics - 音频生成模型评估指标集合
GPU支持Githubstable-audio-metrics开源项目数据结构音频指标音频生成模型评估
stable-audio-metrics是一个评估音乐和音频生成模型的开源指标集合。它包含基于Openl3的Fréchet距离、基于PaSST的Kullback-Leibler散度和基于CLAP-LAION的CLAP分数。该项目针对长形式全频带立体声生成进行了优化,支持可变长度输入,并提供了详细文档和示例。适用于评估MusicCaps、AudioCaps和Song Describer等数据集的音频生成质量。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
PuLID - 基于对比对齐的高效ID定制技术
AI绘图GithubPuLID图像生成开源项目深度学习计算机视觉
PuLID是一种基于对比对齐的ID定制技术,能够快速生成高质量个性化图像。该项目提供本地Gradio和在线Hugging Face演示,并获得社区广泛支持,包括Colab和Replicate等第三方实现。PuLID旨在推动AI图像生成领域的发展,为研究人员和开发者提供实用工具和资源。
FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
TF-ID - 开源AI模型助力学术论文表格和图像高效提取
GithubTF-ID图像识别学术论文对象检测开源项目表格识别
TF-ID是一系列用于从学术论文中提取表格和图像的目标检测模型。项目开源了训练代码、模型权重和标注数据集。TF-ID包含四个版本,分为基础和大型模型,可提取有无标题文本的表格和图像。模型基于Florence-2微调,测试准确率达98.06%。项目提供使用示例和完整训练指南,方便研究者复现和应用。
nsfw-image-detection-large - FocalNet驱动的NSFW图像分类器实现高准确率内容审核
FocalNetGithubHuggingface人工智能内容审核图像识别开源项目模型防护过滤
该NSFW图像分类器基于microsoft/focalnet-base构建,将图像快速分类为安全、可疑和不安全三类。模型接受512x512像素输入,支持批量处理,响应时间低于100ms。适用于社交媒体、电商平台、约会应用等内容审核场景。经过数百万图像训练,在NSFW检测基准任务中准确率超过95%,有助于维护平台安全和用户体验。
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