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自监督视觉学习框架 促进计算机视觉研究

VISSL是一个计算机视觉库,专注于自监督学习研究。它实现了最新的自监督方法,提供全面的基准测试,采用简便的配置系统和模块化设计,并支持大规模训练。VISSL致力于加快自监督任务的设计和评估过程,为研究人员提供实用且灵活的工具。

vilt-b32-mlm - 探索无卷积技术在ViLT模型中的应用
GithubHuggingfacePyTorchViLT图像处理开源项目模型深度学习语言建模
ViLT模型利用无卷积方法在多个数据集进行预训练,专注于掩码语言建模。由Kim等人发布,适用于图像与文本结合场景。可通过PyTorch代码实现简单安装和试用,支持掩码位置的文本填补,推动自然语言处理和图像识别时跨模态学习的进展。
HistoSSLscaling - 病理组织图像自监督学习新方法
GithubPhikonViT开源项目掩码图像建模组织病理学自监督学习
HistoSSLscaling项目开发了基于掩码图像建模的自监督学习方法,用于病理组织图像分析。该项目的Phikon模型在4000万张全癌种病理切片上预训练,在多项下游任务中表现出色。项目提供了预训练模型、代码和数据集特征,为计算病理学研究提供支持。
lightly - 简单易用的自监督学习工具,支持自定义骨干模型和分布式训练
GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉
这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具,支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计,用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本,包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外,平台集成了主动学习和数据策划功能,适用于大规模数据处理和强大算法的应用。
Visla - 企业级AI视频创作与协作编辑平台
AI工具AI视频创作Visla商业视频团队协作视频编辑
Visla是一款企业级AI视频创作和编辑工具,可自动处理分镜、脚本、B-roll、配音和字幕等环节,简化视频制作流程。平台支持团队协作管理素材、编辑视频和审核内容,实现无缝合作。适用于营销、培训、销售等多个企业部门,为各类视频项目提供AI驱动的解决方案,提高企业视频制作效率。
depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架,专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式,具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计,项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。
dino-vitb8 - 无需微调,实现高效图像分类的自监督视觉转换器
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型通过DINO方法进行的自监督训练在ImageNet-1k数据集上预训练,注重提升图像特征提取,无需微调即可应用于图像分类,兼顾多种下游任务。可根据任务需求选择合适的微调版本。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升
GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计
VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型,采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本,旨在通过增强模型结构和训练机制,有效提升语音自然度和特征相似性,同时显著降低对音素转换的依赖,从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频,支持开箱即用的转换学习。
vit_small_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 基于自监督学习的视觉Transformer用于图像特征提取和分类
GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征开源项目模型深度学习自监督学习
该Vision Transformer (ViT) 图像特征模型通过自监督学习进行预训练,基于LVD-142M数据集并采用DINOv2方法。模型专为图像分类和特征提取设计,包含22.1M参数和29.6 GMAC的运算能力。其注册方法增强了处理518x518像素图像的效果,DINOv2技术有助于无监督视觉特征学习。此模型在图像嵌入应用中表现优异,并支持多种视觉分析与研究。用户可使用timm库简单调用和部署模型,适合多种机器学习场景。
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