DeepCrack

深度学习驱动的自动裂缝检测网络

DeepCrack 裂缝检测卷积神经网络图像处理深度学习 Github 开源项目

DeepCrack是一种端到端深度卷积神经网络，用于自动裂缝检测。该网络通过学习分层卷积特征来表示裂缝，融合多尺度特征以捕捉线性结构。基于SegNet架构，DeepCrack在三个挑战性数据集上平均F值超过0.87，性能优于现有方法。项目提供四个裂缝数据集和预训练模型，为相关研究提供支持。

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论文

介绍相关项目

Convolutional-KANs - KAN卷积网络探索参数效率与性能提升

CKANGithub卷积图像处理开源项目机器学习神经网络

Convolutional-KANs项目将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)架构应用于卷积层，引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明，KAN卷积在保持准确性的同时，可能比传统卷积网络更具参数效率。该项目正在更复杂的数据集上进行进一步测试，以评估KAN卷积的实际性能。这一创新为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案

Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉

keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。

deepface - 面部识别与属性分析Python框架

DeepFaceGithub人脸属性分析人脸识别年龄预测开源项目表情识别

deepface是一个综合多模态面部识别和属性分析的Python框架，整合了多种先进模型，如VGG-Face、FaceNet等，实现了从面部检测到验证的自动化处理流程，支持简单到复杂的面部识别任务，适用于多种应用场景。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

mindocr - 基于MindSpore的开源OCR工具包实现高效文本检测与识别

GithubMindOCRMindSporeOCR工具箱开源项目文字识别文本检测

MindOCR是一个基于MindSpore的开源OCR开发工具箱，集成主流文本检测和识别算法。该工具箱提供易用的训练和推理接口，加速文本检测识别模型的开发和部署。MindOCR支持DBNet、CRNN等多种算法，采用模块化设计，并提供高性能预训练模型。研究人员和开发者可以利用MindOCR快速构建OCR应用，实现高效的图像文本理解。

SINet - 先进的伪装目标检测算法，提升检测精度和效率

COD10K数据集Camouflaged Object DetectionGithubSINet开源项目目标检测计算机视觉

SINet是一种伪装目标检测算法，模仿人类视觉系统结构和动物捕食行为来提高检测精度。该算法在COD10K等数据集上性能优异，建立了新的基准。SINet具备实时推理能力，适用于多种实际应用场景。

Battle-of-the-Backbones - 预训练模型在多种计算机视觉任务中的大规模性能评估

Github图像分类图像检索开源项目目标检测计算机视觉预训练模型

Battle-of-the-Backbones项目进行了预训练模型和随机初始化基线的大规模比较。研究涵盖多种计算机视觉任务，包括自然、医疗和卫星图像分类，目标检测与分割，分布外泛化和图像检索。项目提供详细实验结果和源代码，为计算机视觉研究提供了全面的模型性能评估参考。

Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库

GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化

该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源，包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题，并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接，为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。

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