OpenSTL

OpenSTL：时空预测学习的全面基准和模块化框架

OpenSTL 时空预测数据集 PyTorch NeurIPS 2023 Github 开源项目

OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准，涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性，支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准，组织严密并易于使用。

文档

Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台

GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测

TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包支持多框架和结果复现

EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性

AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散

AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。

petastorm - 开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据

Apache ParquetGithubPetastorm分布式训练开源项目机器学习框架深度学习

Petastorm是一个开源数据访问库，支持单机或分布式训练和评估深度学习模型，直接从Apache Parquet格式数据集中读取数据。该库兼容Tensorflow、PyTorch和PySpark等主流Python机器学习框架，也可用于纯Python代码。Petastorm支持多种数据压缩格式，提供方便的API用于数据生成和读取，并支持列选择、并行读取、行过滤等功能。用户可以轻松在单机或Spark集群上生成数据集，是构建高效机器学习管道的理想工具。

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

moment - 时间序列分析基础模型多任务多领域应用

GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练

MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族，为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练，可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征，学习有意义的数据表示，在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码，为时间序列分析提供了实用工具。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

Mask3D - 改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集

3D实例分割GithubICRA 2023Mask3DPyTorchScanNet开源项目

Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。

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