QATM_pytorch

基于PyTorch的质量感知模板匹配算法

QATM是一种质量感知模板匹配算法的PyTorch实现。这个开源项目提供了完整的代码实现，包括依赖项、使用说明和演示结果。它支持GPU加速，可用于图像识别和对象定位等计算机视觉任务。用户可以自定义样本图像和模板图像，项目展示了算法在多种模板上的匹配效果。

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介绍相关项目

IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱

GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python

IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。

pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具

FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目

pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩

EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练

EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

Watermark-Removal-Pytorch - 基于深度图像先验的无训练水印去除方法

GithubPytorch图像修复开源项目水印移除深度图像先验深度学习

该项目实现了基于深度图像先验的水印去除技术，无需训练数据即可处理已知和未知水印。该方法通过简单API调用，支持图像编辑等任务。项目采用PyTorch开发，提供MPS加速，包含使用说明和结果展示。

open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架支持多模态嵌入训练

GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统

open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。

test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架

GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉

该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。

monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现

GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉

本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现基于注意力的文本到图像生成

GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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