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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
Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述
Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解
这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。
video_spider - 多平台短视频无水印下载解决方案
API接口Github多平台支持开源项目短视频去水印视频下载
video_spider是一个支持23个主流短视频平台的无水印下载工具。该项目提供API接口，可解析并获取来自抖音、快手、微博等平台的视频标题、封面和无水印链接。它不仅面向开发者，也为普通用户提供了简单的演示界面，是一款实用的短视频处理解决方案。
Av1an - 并行视频编码框架,提升编码速度和CPU利用率
Av1anGithub并行处理开源软件开源项目视频编码跨平台
Av1an是一款开源的视频编码框架，通过并行处理提高编码速度和CPU利用率。它支持目标质量模式、VMAF分析等功能，兼容多种主流编码器。Av1an可扩展性强，支持VapourSynth脚本，具备暂停恢复功能，并提供简洁的命令行界面。这个跨平台Rust应用为视频编码提供了高效解决方案。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
maxar-open-data - Maxar开源卫星影像数据共享项目
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maxar-open-data是一个开源的高分辨率卫星影像数据共享项目。该项目提供了支持紧急规划、风险评估、灾害监测和应急响应等场景的卫星影像数据。用户可通过AWS、STAC索引和Hugging Face等多种方式访问数据。项目还包含Python接口、可视化示例和相关资源，便于数据获取、处理和分析。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。
Ego4d - 大规模多模态视频数据集与基准测试的最新发展
Ego-Exo4DEgo4DGithub多模态数据集开源项目机器学习视频数据集
Ego-Exo4D和Ego4D是全球最大的第一人称和多视角视频机器学习数据集，含有时间同步的视频和丰富的注释。Ego4D数据集包括超过3700小时的注释视频，Ego-Exo4D的V2版本新增了1286.30小时的视频内容，提供数据下载、特征提取和研究的CLI工具和API。详细信息请查阅官方网站和文档。
sd-vae-ft-ema - 稳定扩散变分自编码器的增强版模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion图像重建开源项目扩散模型机器学习模型自动编码器
sd-vae-ft-ema是一个基于LAION-Aesthetics和LAION-Humans数据集训练的稳定扩散变分自编码器。该模型在图像重建质量尤其是人脸细节方面优于原始VAE，具有更好的rFID、PSNR和SSIM指标表现，可作为扩散器工作流中的即插即用组件。
wd-eva02-large-tagger-v3 - 开源图像标签分类模型 支持评级角色和通用标签
GithubHuggingfaceONNXtimm图像标注开源项目数据集模型深度学习模型
WD EVA02-Large Tagger v3是一个开源的图像标签分类模型，支持评级、角色和通用标签分类。该模型基于Danbooru数据集训练，涵盖720万张图像。采用JAX-CV和timm库实现，支持ONNX推理，兼容性强。模型在验证集上达到0.4772的F1分数，支持批量推理，并提供了timm、ONNX和JAX等多种接口示例。最新版本更新了训练数据和标签至2024年2月，适用于图像分类、内容审核等多种应用场景，为开发者提供了实用的图像分析工具。
llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型
此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。
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