ViTAE-Transformer-Remote-Sensing
遥感图像解释的视觉变压器模型集合
ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。
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论文
detr
Transformer架构重塑目标检测流程
AdelaiDet
多任务实例级识别开源工具包
detectron2
Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
MobileSAM
高效轻量化图像分割模型，适用于移动设备
yolov9
高效准确的目标检测算法
OBBDetection
多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
DN-DETR
创新查询去噪技术加速目标检测训练
x-unet
集成高效注意力机制的先进U-Net框架
efficientdet
EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
awesome-camouflaged-object-detection
伪装物体检测研究进展综述与资源汇总
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。
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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。
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