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QATM_pytorch

基于PyTorch的质量感知模板匹配算法

PytorchQATM模板匹配深度学习计算机视觉Github开源项目

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。

GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习
Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库，支持多种先进的模型与损失函数，如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新，拥有详细的教程与训练评估功能，性能在多篇顶级会议论文中得到验证，适合各种经验水平的用户使用。
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库，提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台，包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现，并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境，与PyTorch深度学习框架兼容。
vector-quantize-pytorch - Pytorch向量量化库，可应用于图像和音乐生成
DeepmindGithubJukeboxOpenAIVQ-VAE-2Vector Quantization开源项目
本向量量化库来源于Deepmind的TensorFlow实现，并转化为Pytorch库，使用指数移动平均法来更新字典。它在高质量图像（如VQ-VAE-2）和音乐（如Jukebox）生成中已取得成功，支持多种残差VQ方法、代码簿初始化和正则化，显著提升了量化效果和稳定性。
AITemplate - 开源高性能深度学习推理框架
AITemplateGPU加速Github开源项目推理服务模型转换深度神经网络
AITemplate是一个开源Python框架，能将深度学习模型转换为CUDA或HIP C++代码，实现高效推理。它支持NVIDIA和AMD GPU，提供接近理论峰值的fp16性能。该框架特点包括独立运行无需第三方库、独特的算子融合技术、与PyTorch兼容以及易于扩展。AITemplate支持ResNet、BERT和Stable Diffusion等多种主流模型。
PyTorch-VAE - PyTorch中多种变分自编码器的实现与训练示例
GithubPyTorchPyTorch VAE变分自编码器图像生成开源项目深度学习
PyTorch-VAE项目实现了多种变分自编码器（VAE），专注于结果的可重复性，包括从Vanilla VAE到VQ-VAE的众多模型。所有模型都在CelebA数据集上训练，确保一致的对比结果。代码简洁易用，支持PyTorch和PyTorch Lightning，适合研究人员和开发者快速构建、调试和优化VAE模型。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架，通过四阶段的官方PyTorch实现，支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上，评估各个模块的性能表现，包括准确性、速度和内存需求，并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试，或进行更深入研究。
soft-moe-pytorch - PyTorch 实现的软专家混合模型框架
GithubPytorchSoft MoE专家混合开源项目深度学习神经网络
soft-moe-pytorch 项目实现了基于 PyTorch 的软专家混合 (Soft MoE) 模型。该模型支持非自回归编码器，可用于文本到图像等任务。项目特点包括灵活设置专家数量、动态分配插槽，以及与 Transformer 架构兼容。这一工具为深度学习研究和开发提供了高效、可扩展的 MoE 模型实现，有助于提升模型性能。
SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现
GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制
SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。
gta - 几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能
GTAGithub几何感知注意力多视图Transformer开源项目神经渲染计算机视觉
GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。
相关项目
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