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NeuRBF

基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法

NeuRBF是一种创新的神经场表示方法,通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现,并附有详细的安装和使用说明,便于研究人员复现和深入探索。

chat-with-nerf - 对话式神经辐射场3D对象定位技术
3D视觉定位Chat with NeRFGithub交互式对话大语言模型开源项目神经辐射场
Chat with NeRF项目利用人工智能和计算机视觉技术,通过自然语言对话实现神经辐射场中3D对象的开放词汇定位。该创新技术结合交互式定位,允许用户与AI代理对话来精确定位新颖物体。项目提供交互式演示、开源代码和全面评估结果,展示了3D视觉与语言交互的突破性应用。相关研究深入探讨了大型语言模型在3D视觉定位中的潜力,为计算机视觉领域开辟了新的发展方向。
fMRI-reconstruction-NSD - MindEye 从fMRI数据重建和检索视觉信息
GithubMindEyefMRI重建图像生成开源项目脑活动自然场景数据集
MindEye项目将fMRI数据转化为图像重建和检索结果。该项目结合对比学习和扩散先验模型,实现大脑活动到视觉信息的映射。MindEye能重建观看的图像,并从LAION数据库中检索相似图像。项目提供代码、预训练模型和使用说明,支持认知神经科学和人工智能的交叉研究。
EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具
EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制
EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征,自注意力模块捕捉全局关联,最终通过全连接层进行分类预测。此外,EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12,在多个BCI竞赛数据集上表现出色。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
FlexNeuART - 经典和神经网络信息检索的灵活框架
FlexNeuARTGithub信息检索实验框架开源项目排序模型神经网络模型
FlexNeuART是一个轻量级模块化的信息检索框架,适用于研究、教育和评估。该框架支持多种检索方式,包括密集、稀疏和混合检索,并提供多字段多级正向索引功能。FlexNeuART集成了先进的神经网络和传统模型,支持多GPU训练和推理,以及集成学习。通过Python API,用户可以方便地使用检索器和排序器。在MS MARCO文档排序任务中,FlexNeuART展现了优秀的性能,为信息检索领域的研究和应用提供了灵活而强大的工具。
nncf - Neural Network Compression Framework:高效神经网络推理压缩算法
GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目
Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法,用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理,保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型,并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合,支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。
RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型
GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络
RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
K-Planes - 多维场景的显式辐射场模型,支持静态、动态和可变外观数据集
GithubK-Planes三维重建开源项目深度学习计算机视觉辐射场
K-Planes是一个创新的显式辐射场模型,可扩展到任意维度场景,适用于静态、动态和可变外观的数据集。该项目在空间、时间和外观上进行了明确建模,推动了神经辐射场研究的发展。K-Planes提供完整的代码实现、预训练模型,并与NerfAcc和NerfStudio集成,便于研究人员进行开发和应用。在多个基准数据集上,K-Planes展现了良好的性能,为3D场景重建和渲染领域提供了新的思路。
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