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IQA-PyTorch

纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱

IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱,支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速,评估速度优于Matlab实现,用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用,提供便捷的基准数据集下载和详细文档,适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。

PySODEvalToolkit - Python图像分割评估工具包
GithubPR曲线PySODMetricsPython工具箱图像分割评估开源项目评估指标
PySODEvalToolkit是一个Python工具包,用于评估图像灰度和二值分割算法的性能。它提供多种评估指标如MAE、F-measure和E-measure,适用于显著性目标检测和伪装目标检测等任务。该工具支持批量评估多个数据集和方法,可生成PR曲线等可视化结果,并具备多线程加速和结果导出功能。PySODEvalToolkit为研究人员提供了全面而高效的图像分割评估解决方案。
SRGAN-PyTorch - 基于GAN的单图像超分辨率实现
GithubPyTorchSRGAN图像处理开源项目生成对抗网络超分辨率
SRGAN-PyTorch是一个开源项目,实现了基于生成对抗网络的单图像超分辨率算法。该项目能够将图像放大4倍,同时保持高质量和细节。它提供了完整的训练和测试流程,包括预训练模型、数据集处理脚本和性能评估。研究者和开发者可以利用此项目复现原论文结果或在自定义数据上应用SRGAN技术。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理,充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰,便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理,提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板,以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型(x060版本)。
ignite - PyTorch工具库,专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库,帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码,提供了控制简单且强大的API,支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统,以及开箱即用的度量工具,使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外,Ignite还支持自定义事件,满足高级用户需求。
Mejorar Imagen Con IA - 人工智能在线图像质量提升平台
AI工具人工智能分辨率提升图像增强在线服务照片修复
Mejorar Imagen Con IA是一个专业的在线图像增强平台,利用先进人工智能技术快速提升各类低质量图像。用户通过简单上传界面,可在几秒内获得显著改善的图像效果。平台支持多种图像格式,能将模糊、像素化或低分辨率的照片转化为高质量、高分辨率图像,甚至可增加图像尺寸。适用于商业产品照片和旧风景照片等,大幅提升图像质量和分辨率。网站提供免费试用,让用户亲身体验AI图像增强的强大功能。
IPQuality - 多平台支持的IP质量分析脚本
GitHub项目GithubIP质量检测多平台支持开源项目流媒体解锁风险评估
IPQuality是一个开源的IP质量分析脚本,支持多种Linux发行版和macOS。该工具提供IP基础信息、风险评估、流媒体解锁和邮局连通性等全面检测。它支持IPv4/IPv6双栈查询,整合多个数据库信息,并以优化的格式展示结果。IPQuality适用于各类终端,能够生成详细的IP质量报告。
VBench - 视频生成模型多维度质量评估套件
GithubPython包VBench基准套件开源项目视频生成模型评价
VBench项目提供一个全面的基准测试套件,专用于评估视频生成模型的多维质量。通过分层的评估维度,VBench可以细化并客观地评估视频生成质量的多个方面。套件包含详细的提示和评估方法,并提供人类偏好注释,确保结果与人类感知一致。用户可以选择对自定义视频或标准提示进行评估,以确保模型间的公平对比。
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域,使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架,支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现,并与人类专家水平进行对照,为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
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