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ECCV2024-Papers-with-Code

ECCV 2024开源项目与论文合集

探索ECCV 2024的最新论文和开源项目,其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果,提供论文和代码链接,帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群,与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。

Awesome-Image-Composition - 图像合成领域资源精选 从论文到工具的全面集合
AIGCGithub人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
Awesome-Image-Composition汇集了图像合成领域的核心资源,包括论文、数据集和相关链接。涵盖图像融合、调和、阴影生成和对象放置等多个子领域,该项目为研究人员和开发者提供了全面的参考资料。此外,项目还包含在线演示和实用工具箱,方便用户实践和探索图像合成技术。收录了超过100篇高质量论文和20多个开源工具,是图像合成研究和应用的首选资源库。
Ego4d - 大规模多模态视频数据集与基准测试的最新发展
Ego-Exo4DEgo4DGithub多模态数据集开源项目机器学习视频数据集
Ego-Exo4D和Ego4D是全球最大的第一人称和多视角视频机器学习数据集,含有时间同步的视频和丰富的注释。Ego4D数据集包括超过3700小时的注释视频,Ego-Exo4D的V2版本新增了1286.30小时的视频内容,提供数据下载、特征提取和研究的CLI工具和API。详细信息请查阅官方网站和文档。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
acezero - 基于增量学习的图像集合场景重建与姿态估计方法
ACE0GithubPyTorch场景坐标重建开源项目深度估计相机注册
该项目提出了一种基于增量学习的场景坐标重建方法,结合了RANSAC和DSAC*算法,实现了高精度的图像姿态估计。ACE0提供了丰富的实验数据和可视化工具,支持部分重建和自监督重定位等高级用例。项目代码基于PyTorch实现,并已在Ubuntu 20.04和多种GPU环境下测试。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
DIS - 高精度二值图像分割方法,优化模型与即将发布的V2.0数据集
DIS datasetDichotomous Image SegmentationECCV 2022GithubIS-NetU2-Net开源项目
简要介绍高精度二值图像分割(DIS)任务的新进展,包括ECCV 2022接受的论文、DIS5K数据集V1.0和即将发布的V2.0版本。DIS任务应用于3D建模、图像编辑、艺术设计、静态图像动画和增强现实等领域。目前发布的为学术版本模型,用户可通过链接下载预训练权重进行推理。优化模型和更全面的数据集即将发布,敬请关注。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
ML-Papers-of-the-Week - 每周的ML顶级论文
AI安全ChatGPTGithubLLMsmultimodal models大规模语言模型开源项目
The 'ML-Papers-of-the-Week' project curates pivotal machine learning research papers weekly, serving as a prime resource for AI researchers, practitioners, and enthusiasts eager to explore cutting-edge innovations and trends in AI.
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
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