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MogaNet

多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用

MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。

Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习
GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习
Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列,在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比,Vision Mamba不仅性能更高,还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现,使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。
CustomNet - 创新的物体定制与多视角生成扩散模型
CustomNetGithub对象定制开源项目文本生成图像深度学习视角控制
CustomNet是一个创新的文本到图像扩散模型框架,专注于物体定制和多视角生成。该模型整合了3D新视角合成能力,实现物体空间位置和视角的灵活调整,同时保持物体身份。CustomNet无需测试时优化,可同时控制视角、位置和文本,在身份保持、多样性和协调性方面表现出色。这一技术为物体定制和图像生成领域开辟了新的可能性。
MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。
CogCoM - 链式操作助力视觉语言模型精细化理解
AI推理Chain of ManipulationsCogCoMGithub多模态开源项目视觉语言模型
CogCoM是一个新型视觉语言模型,采用链式操作技术逐步处理复杂视觉问题。该项目包含6种基本操作、级联数据生成流程和多轮多图像模型架构。CogCoM在对话、描述、定位和推理等方面表现出色,并在GQA、TallyVQA等多项基准测试中取得优异成绩。这个开源项目为研究人员提供了完整的代码、模型和数据集,促进了视觉语言模型在细节理解领域的发展。
MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块,该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中,MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取,支持多种输入分辨率,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2
GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉
MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型,在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称,适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置,在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外,它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务,为移动端应用提供了versatile的解决方案。
ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
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。
MNN - 高效轻量的深度学习框架,支持多设备推理和训练
GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能
MNN是一个高效轻量的深度学习框架,支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成,覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备,支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式,并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench,用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。
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