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。

VisualRWKV - 结合RWKV的创新视觉语言模型

GithubRWKVVisualRWKV开源项目微调视觉语言模型预训练

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型，基于RWKV架构设计，可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略：首先进行预训练，利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层；随后进行微调，通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南，涵盖数据准备、模型获取和训练流程，支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light - 利用Linear Red Light技术创造图像生成解决方案

GithubHalloweenHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目模型线性红光

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light项目通过利用Stable Diffusion 3.5和线性红光关键词生成高质量图像，在不同场景如万圣节装扮、猫咪与埃菲尔铁塔中展示多样化效果。这项技术强调其推理能力和过滤低分辨率图像的效果，经过Shakker-Labs的调优，支持在CUDA设备上运行，为图像生成提供高效解决方案。

SRe2L - 创新的ImageNet规模数据集压缩技术

GithubImageNetNeurIPS大规模数据开源项目数据集蒸馏自监督压缩

SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法，通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示，为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作，共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。

CVPR23_LFDM - 潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成

GithubLFDM图像到视频生成开源项目条件生成深度学习潜在流扩散模型

CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

ivis - 基于神经网络的高维数据降维和可视化算法

Githubivis算法开源项目数据可视化机器学习神经网络降维

ivis是一种基于暹罗神经网络的数据降维算法，专门用于处理高维数据集。该算法支持无监督和有监督学习，能够有效保持数据的局部和全局结构。ivis适用于大规模数据集，支持多种数据格式，包括numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。它在聚类、异常检测等任务中表现出色，为数据分析提供了强大的可视化工具。ivis算法采用基于三元组的神经网络结构，能够高效处理百万级数据点和上千维特征，在保持数据结构方面常常优于t-SNE等传统方法。支持新数据点的转换，可以轻松集成到sklearn管道中，在高维数据可视化、聚类分析和异常检测等领域具有广泛应用前景。

HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术

GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据

HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总

ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集

本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。

hh-rlhf - AI助手有用性和安全性的人类偏好数据以及人工生成的红队测试数据

AI助手Github人工智能人类反馈开源项目数据集红队测试

hh-rlhf项目开源两类数据集:AI助手有用性和安全性的人类偏好数据,以及人工生成的红队测试数据。这些数据集旨在改进AI助手的性能和安全性。数据包含敏感话题,仅供研究使用。项目提供数据格式说明和使用指南,支持AI安全研究。

ppl.cv - 跨平台图像处理库专为深度学习优化

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ppl.cv是一款轻量级可定制的图像处理框架，针对深度学习应用优化设计。支持x86、CUDA、aarch64、RISC-V和OpenCL等多个平台，实现了算术运算、色彩空间转换、直方图等常用图像算法的高性能版本。该项目追求极致性能，功能与OpenCV对齐，同时保持独立性，便于开发和部署。

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