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CVPR2023-DMVFN

动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用

CVPR2023视频预测动态多尺度体素流网络SOTA模型数据集Github开源项目

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。

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介绍相关项目
efficientvit - EfficientViT多尺度线性注意力用于高分辨率密集预测
EfficientViTGithub图像分割开源项目模型优化深度学习计算机视觉
EfficientViT是一种新型ViT模型，专注于高效处理高分辨率密集预测视觉任务。其核心是轻量级多尺度线性注意力模块，通过硬件友好操作实现全局感受野和多尺度学习。该项目提供图像分类、语义分割和SAM等应用的预训练模型，在性能和效率间达到平衡，适合GPU部署和TensorRT优化。
RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术
GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。
ECCV2022-RIFE - 实时视频帧插值算法，支持720p及更高分辨率
ECCV2022GithubRIFE中间流估计实时性能开源项目视频插帧
本项目实现了高效的实时中间流估计算法，支持任意时间步的视频帧插值。最新版本对动画场景进行了优化，在2080Ti GPU上可实现30+FPS的2倍720p插值。项目获得ECCV2022认可，适用于高质量视频插值的开发者和应用。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子，通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
Blind-Motion-Deblurring-Survey - 深度学习运动去模糊技术研究综述及发展趋势
Github人工智能图像处理开源项目深度学习计算机视觉运动去模糊
本项目全面回顾了深度学习在运动去模糊领域的研究进展。通过系统分析150余篇相关论文,总结了30多种盲运动去模糊算法。对当前先进方法在4个数据集上进行了对比实验,揭示了现有技术的不足,并探讨了未来发展方向。项目还收录了CVPR 2024最新去模糊研究成果,为该领域研究人员提供了重要参考。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现，包含连续和离散数据的贝叶斯流定义，以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色，为生成模型研究开辟新方向。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
SlowFast - 开源视频理解框架 提供多种先进模型架构
GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉
PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。
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