Project Icon

vision-lstm

将LSTM技术创新应用于计算机视觉的前沿架构

Vision-LSTM (ViL)是一个将LSTM技术创新应用于计算机视觉的开源项目。它提供了简洁的架构实现和完整的训练流程,在ImageNet-1K等视觉任务上表现优异。ViL支持多种模型配置,并提供预训练权重。项目采用双向LSTM结构,支持不同尺寸的模型(如tiny、small、base等),并提供了适用于长序列的fine-tuning版本。包含详细文档和示例,方便研究人员和开发者探索LSTM在视觉领域的应用。

computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成
AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割
AbSViT是一个创新视觉注意力模型,采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异,尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景,并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向,有望在多种视觉任务中发挥重要作用。
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
3D-VisTA - 简化3D视觉和文本对齐的新型预训练模型
3D-VisTAGithub多模态融合开源项目自然语言处理计算机视觉预训练模型
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。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练,基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计,包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果,DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异,并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型,适合多种机器学习场景。
llavavision - 利用多模态AI实现视觉描述的简易网络应用
GithubLLaVaVisionWeb应用llama.cpp图像描述开源项目机器学习模型
LLaVaVision是一个基于llama.cpp和llava后端的“Be My Eyes”简易网络应用,通过ChatGPT和Copilot快速开发。应用了SkunkworksAI BakLLaVA-1模型进行视觉描述,并通过Web Speech API朗读文本。适用于拥有约5 GB RAM/VRAM的设备,提供详细的服务器搭建和启动指南,支持GPU和CPU运行模式。灵感源自Fuzzy-Search/realtime-bakllava,旨在提供便捷的视觉辅助功能。
vision - TorchVision 计算机视觉库 提供数据集模型和图像处理功能
GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉
TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库,提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端,具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API,适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容,持续更新以支持最新技术。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

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。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号