Awesome-Optical-Flow

光流研究与应用的顶级文章合集

Optical Flow Supervised Models Multi-Frame Supervised Models Unsupervised Models Joint Learning Github 开源项目

该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章，展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面，提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容，获取光流技术在不同场景中的应用案例。

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介绍相关项目

CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用

CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测

本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点，通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试，展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤，并提供丰富的可视化结果和资源链接，支持预训练模型的下载以便实际应用。

Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类

Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪

本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究，通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间，单张图像、连拍和视频的图像类型，以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外，项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文，为研究人员提供全面的参考资源。

awesome-image-translation - 综合图像到图像转换技术资源库

Github人工智能图像转换开源框架开源项目深度学习计算机视觉

awesome-image-translation是一个精选的图像到图像转换技术资源库。该项目按年份归类了从2018年前至2024年的研究论文和开源框架，如joliGEN等。这个持续更新的知识库为研究人员和开发者提供了全面的图像转换技术资源，并鼓励社区成员贡献新的内容，以保持资源的时效性和完整性。该资源库涵盖了图像到图像转换领域的广泛内容，包括学术论文、开源框架和其他相关资源。通过年份分类，用户可以方便地追踪技术发展历程。项目的开放性质鼓励社区参与，确保了资源的持续更新和多样性，为图像转换技术的研究和应用提供了宝贵的参考。

awesome-low-light-image-enhancement - 低光图像增强资源汇总，数据集、技术方法与性能指标

GithubICCV2023datasetslow light image enhancementmethodsmetrics开源项目

本页面提供全面的低光图像增强资源，包含数据集、研究方法（如学习型方法和Retinex方法等）、重要论文及性能评估指标。涵盖ICCV、IEEE、ArXiv等期刊的最新研究，提供多种实用代码资源与社区讨论链接。此资源汇总适用于夜间监控、自动驾驶、荧光显微镜等领域，助力低光照图像处理的发展。

Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库

Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练

该项目汇集遥感基础模型相关论文、数据集、基准测试、代码和预训练权重。内容涵盖视觉、视觉-语言、生成式、视觉-位置、视觉-音频等多类型遥感基础模型,以及特定任务模型和遥感智能体。另外还包含大规模预训练数据集等资源,为遥感领域研究和开发提供全面支持。

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总

Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉

本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。

Awesome-CVPR2024-ECCV2024-AIGC - 2024年CVPR与ECCV会议AIGC论文与代码汇总

AIGCAwesome-CVPR2024-AIGCCVPR2024ECCV2024Github开源项目论文和代码

本页面整理了2024年CVPR和ECCV会议上有关人工智能生成内容（AIGC）的精选论文与代码，汇总了最新的研究进展和成果。提供详细的资源和技术分析，方便研究人员和开发者参考使用。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

相关项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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