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数字图像相关工具,适用于全场位移和应变计算

DICe是一款开源的数字图像相关工具,可计算全场位移和应变,并进行刚体运动跟踪。支持Windows、Linux、Mac等操作系统,并可在高性能计算平台上有效运行。DICe支持任意形状子集和简化全球DIC方法,具备命令行和基础GUI界面。通过定制库接口或源代码集成使用DICe,并可根据教程启用高级功能。详情及安装包获取请访问DICe官方页面。

diffusionbee-stable-diffusion-ui - 为Mac用户提供简便的Stable Diffusion本地运行工具,支持多模型和无依赖一键安装
Diffusion BeeGithubMacOSStable Diffusion图像处理开源项目机器学习
Diffusion Bee在Mac上简便运行Stable Diffusion,支持Intel和M1/M2芯片,无需其他软件或技术知识,采用一键安装,确保数据隐私。主要功能涵盖图像生成、多模型支持、图像放大和历史记录,提供全面便捷的图像生成体验。
diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法
DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割
DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法,并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士,以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
DIGITS - 深度学习模型训练的专用Web应用工具
DIGITSGPU训练GithubNVIDIAtensorflow开源项目深度学习
DIGITS是一个支持Caffe、Torch和Tensorflow框架的深度学习模型训练Web应用,提供详尽的用户文档和实用案例,支持Ubuntu 14.04和16.04操作系统,专为研究人员和开发者设计。
LightGlue - 光速图像特征匹配工具
GithubICCV 2023LightGlue图像配准开源项目深度学习特征匹配
LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具,特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间,处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征,并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装,并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项,在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台
GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机
WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。
ImageSharp - 开源跨平台2D图形库 高效图像处理解决方案
.NET2D图形库GithubImageSharp图像处理开源项目跨平台
ImageSharp是一款功能全面的开源跨平台2D图形库,为图像处理提供简洁强大的API。其灵活可扩展的设计适用于设备、云和IoT等多种场景。基于.NET 8构建,ImageSharp提供详细文档和示例,便于开发者快速上手和扩展功能。作为一个开源项目,它不仅支持常见的图像操作,还允许自定义扩展,在各种应用场景中表现出色。
Gaussian-Splatting-Monitor - Gaussian Splatting的高级监控与分析工具
3D渲染Gaussian SplattingGithub可视化实时渲染开源项目辐射场
Gaussian-Splatting-Monitor是3D Gaussian Splatting项目的扩展工具,专为研究人员设计。它新增了Alpha、深度、法线、曲率和边缘等可微分输出,并集成了可扩展查看器和实时指标显示功能。这些特性使研究人员能够深入分析Gaussian Splatting模型的体积特性,开发新的损失函数,并实时监控训练过程。该工具旨在推动高保真辐射场渲染领域的创新研究,为相关项目提供强大的分析和可视化支持。
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