LLVIP

针对低光环境的可见光红外配对数据集

LLVIP 低光照视觉可见光红外配对数据集行人检测图像融合 Github 开源项目

LLVIP是一个面向低光环境视觉任务的可见光-红外配对数据集,包含30,976对高质量图像。该数据集涵盖多种场景和光照条件下的行人,可用于图像融合、行人检测和图像转换等计算机视觉应用。LLVIP为低光环境视觉研究提供了宝贵的数据资源,有助于推动相关技术发展,提升夜间和低光照条件下视觉系统的性能。

CVinW_Readings - 聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域

Github图像分类多模态开源项目计算机视觉迁移学习预训练模型

CVinW_Readings项目聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域。项目提供CVinW简介并维护相关论文集。CVinW致力于开发易于适应广泛视觉任务的可转移基础模型，特点是广泛的任务转移场景和低转移成本。内容涵盖任务级转移、高效模型适应和域外泛化等研究方向的最新进展。

ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用

ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型，支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库，通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度，适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练，提高了模型性能。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

ViViD - 视频虚拟试衣技术运用扩散模型实现逼真效果

GithubViViD开源项目扩散模型数据集深度学习视频虚拟试穿

ViViD是一个基于扩散模型的视频虚拟试衣开源项目。该技术能将静态服装图片自然融入动态视频，实现逼真的虚拟试衣效果。项目提供完整代码、预训练模型和数据集，便于研究和开发。ViViD在计算机视觉和AI领域展现潜力，为时尚电商和虚拟现实等行业提供新的应用可能。

LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型

AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清

LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。

Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups - 全球底层视觉研究领军团队概览

Github学术机构底层视觉开源项目研究团队计算机视觉

这个项目汇集了全球范围内从事底层视觉研究的领先团队信息，涵盖了北美、欧洲和亚洲等多个国家的著名研究机构和学者。项目为底层视觉领域的研究人员提供了一个综合性资源，有助于了解该领域的前沿动态并发掘潜在的合作机会。内容包括各研究团队的主要负责人和所属机构信息，重点关注引用量达5000以上的高影响力团队。此外，项目还提供了相关的CVPR、ECCV和ICCV等顶级会议论文整理资源链接，为研究者提供了全面的学术参考。

DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力

AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习

DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。

GLIP - 视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测

GLIPGithub开源项目目标检测计算机视觉零样本学习预训练

GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能，能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出，主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据，在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。

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