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通过自我监督学习实现视频中的单目深度估计

SC-Depth项目提供了SC-DepthV1, V2和V3版本的PyTorch Lightning实现,专注于从视频中进行自我监督的单目深度估计。SC-DepthV1引入了几何一致性损失和自发现蒙板,提高了深度预测的准确性。SC-DepthV2通过引入自动矫正网络(ARN)解决了手持相机视频中大相对旋转的问题。SC-DepthV3利用外部预训练的深度估计网络,在动态场景中显著提升了单目深度估计的准确性。该项目提供了详细的安装指南、数据集组织和训练流程,支持多种数据集和自定义数据的训练。了解更多关于SC-Depth的详细信息以及其在多个挑战性数据集上的评估结果。

SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征
GithubSupContrast图像分类对比学习开源项目损失函数监督学习
SupContrast是一个开源的监督对比学习框架,致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法,在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现,支持自定义数据集,并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上,SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。
sd-controlnet-depth - 结合深度估计的文本到图像扩散模型
ControlNetGithubHuggingface图像生成开源项目条件控制模型深度估计稳定扩散
ControlNet通过深度估计条件增强了Stable Diffusion等模型,允许在个人设备和高性能集群上进行快速训练,即使数据集较小。开发者Lvmin Zhang与Maneesh Agrawala提出的模型具有灵活性,加强了扩散模型的控制方式,推进应用实现。其多种检查点以不同条件训练,提供精细的生成控制。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱,实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务,并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台,方便研究人员进行算法开发和性能对比。
3d-ken-burns - 从单幅图像生成3D Ken Burns效果
3d-ken-burnsCUDACuPyGithubPyTorchdepth estimation开源项目
这个开源项目使用PyTorch,从单幅图像生成3D Ken Burns效果。它提供全自动生成、手动调整摄像机路径、深度估计和性能基准测试等多种功能,并支持在Colab上运行。项目依赖CuPy和moviepy库,并需要正确配置CUDA环境。数据集仅限于非商业用途,更多细节参见LICENSE文件。
unimatch - 视觉流、立体匹配和深度估计的统一解决方案
Depth EstimationGMFlowGithubStereo EstimationTPAMI 2023Unifying Flow开源项目
该项目实现了统一的视觉流、立体匹配和深度估计模型,并在Sintel、Middlebury和Argoverse基准测试中取得了优异成绩。项目支持通过conda和pip安装,并提供预训练模型和示例脚本,可生成光流、视差和深度的预测结果。详细的训练、评估和数据集使用指南,使其适合研究人员和工程师进行深入研究和应用。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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