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all-seeing

全景视觉识别与关系理解的开放世界AI系统

All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型,实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务,构建AS-V2数据集和ASMv2模型,增强关系理解能力。此外,项目提出CRPE基准测试,为评估关系理解提供系统平台。

Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型
GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目
Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
seemore - PyTorch实现的开源视觉语言模型项目
AIGithubPytorchVision Language Model图像处理开源项目机器学习
seemore是一个基于PyTorch的开源视觉语言模型(VLM)项目。它包括图像编码器、视觉-语言投影器和解码器三个核心组件,参考了CLIP和LLaVA等前沿VLM架构。项目提供完整代码实现和详细教程,有助于开发者理解VLM原理。seemore在Databricks平台开发,支持GPU加速,并集成MLFlow用于实验管理。
OpenShape_code - 革新3D形状表示方法 实现开放世界理解
3D形状表示GithubOpenShape多模态检索开放世界理解开源项目零样本分类
该项目开发了新型3D形状表示方法,通过大规模训练实现开放世界理解。这一技术在零样本3D形状分类、检索和语义理解任务中表现优异,支持多模态交互并能进行点云描述和图像生成。提供的在线演示、预训练模型和训练代码为3D视觉研究与应用拓展了新方向。
vision-agent - 开源AI代理库用于生成计算机视觉代码
AI代码生成GithubOpenAI APIVision Agent图像处理开源项目计算机视觉
Vision Agent是一个开源库,通过AI代理框架快速生成计算机视觉任务代码。用户可以用文本描述问题,AI代理会生成相应的解决方案。该库包括对话型VisionAgent和代码生成型VisionAgentCoder两种代理,提供多种视觉工具,支持自定义工具添加,并可与Azure OpenAI集成。Vision Agent能将解决视觉问题的时间大幅缩短,提高开发效率。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统,首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架,结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像,并引入两种无监督损失函数,实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中,Real3D均显著优于现有方法。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型,支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练,具有32K tokens上下文窗口,提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文,可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文,为AI研究和开发提供了实用工具。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
SeeAct - 基于多模态GPT模型的网页任务自动化解决方案
GPT-4V(ision)GithubMind2WebSeeActweb代理多模态模型开源项目
SeeAct采用多模态GPT模型(如GPT-4V(ision)),提供网页任务自动化的解决方案,支持OpenAI和Google的多种语言模型,并与Playwright浏览器无缝集成。适用于网页代理测试与评估,支持多种配置和自定义任务,实现安全操作和实时监控。Multimodal-Mind2Web数据集提供丰富的网页截图和HTML文本,便于实验和评估。
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