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AVA美学视觉分析大规模数据集下载

AVA Dataset图像分析美学大规模数据库下载链接Github开源项目

该页面汇集了AVA数据集的多种下载方式，包括Kaggle、HuggingFace、MEGA Cloud和Torrent平台。数据集总共约32GB，包含255,500张图片，并被分成64个7z文件。AVA数据集适用于美学视觉分析，数据详细且来源可靠。若在下载过程中遇到网络问题，推荐使用MEGA平台以获得更稳定的体验。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
datasets - 最大的 ML 模型即用型数据集中心，具有快速、易用且高效的数据操作工具
APIApache ArrowGithubHugging Face开源项目数据集机器学习
🤗 Datasets是一个高效的轻量级数据处理库，支持一行代码完成数据集的下载和预处理。库支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架，并提供智能缓存及大规模数据集的流式处理，有效减轻内存限制的压力，简化机器学习和数据分析的前置工作。
L-SVD - 推动人工智能情感分析研究的大规模视频数据集
GithubL-SVD开源项目情感识别机器学习深度学习视频数据集
L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。
img2dataset - 高效处理大规模图像数据集的开源工具
Githubimg2dataset下载工具图像数据集开源项目数据处理机器学习
img2dataset是一个开源工具，用于将大量图像URL转换为结构化数据集。它能在20小时内处理1亿个URL，支持下载、调整大小和打包功能。该工具提供多种输出格式、编码选项，以及增量模式和过滤功能，适用于机器学习训练等需要处理大规模图像数据的场景。img2dataset还支持保存URL和标题对，为研究人员和开发者提供了灵活的数据处理选项。
Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表
3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉
该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展，包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页，便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集
EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析
EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集，用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注，涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集，并提供多个基线模型的预训练权重，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型 支持图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型
LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。
aliendao - 如何实现模型和数据集的断点续传下载的概述
AnacondaGithubaliendao.cnchat服务hfpython虚拟环境开源项目
概述如何从hf和aliendao.cn下载模型和数据集，并支持断点续传。提供安装Python虚拟环境的详细步骤，包括使用Anaconda进行环境设置。指导如何使用git获取项目源码并设置虚拟环境，提供下载模型和数据集的命令行示例。
MAD - 大规模电影音频数据集用于视频语言定位研究
CVPRGithubMAD数据集开源项目电影音频描述视频语言定位计算机视觉
MAD是一个用于视频语言定位研究的大规模数据集，源自电影音频描述。它包含384K个句子，涵盖650部电影的1.2K小时视频内容。数据集横跨22个电影类型和90年电影史，提供多样化的动作、场景和语言素材。MAD的独特之处在于其长形式定位设置，具有庞大的语言词汇量，对准确性和效率提出了挑战。这一资源为研究人员开拓了视频语言理解的新领域。
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