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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介绍相关项目

cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具，提升计算机视觉项目质量

CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉

CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

DeepWorks - 深度学习开源项目集锦

Data ScienceDeepWorksGithubProdramp人工智能开源项目机器学习

DeepWorks是一个覆盖广泛的深度学习开源项目和资源平台，包含数据处理教程、Gradio Tabbed UI开发、卫星图像处理、LLM开源模型、NeRF项目和生成式AI等。用户可以通过Prodramp YouTube频道获取更多数据科学、机器学习和人工智能相关视频。平台还包括多种深度学习工具和开发者指南，如OpenAI Whisper、Stable Diffusion及TorchStudio。非常适合希望深入学习和实践深度学习技术的开发者和研究人员。

deepdoctection - 文档AI：基于深度学习的提取与布局分析工具包

GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习

deepdoctection是一个Python库，通过深度学习模型实现文档提取和布局分析，支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库，适用于PDF或扫描图片文档处理，支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务，致力于解决实际应用问题，是文档处理领域开发者的理想选择。

Awesome-Deep-Community-Detection - 社区发现中的深度学习方法综述与资源集

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GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型

3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。

deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果

3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目

变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据，并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本，尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法，展现了其在医学图像分析领域的潜力。

accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合

Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器

accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。

Automatic-Circuit-Discovery - 推进神经网络可解释性研究的自动化工具

ACDCGithub可解释性开源项目机器学习神经网络自动电路发现

Automatic Circuit DisCovery (ACDC)项目提供了一套自动化工具，用于探索神经网络内部机制，提高模型可解释性。项目包含NeurIPS 2023聚焦论文的配套代码，实现了ACDC算法、计算图编辑功能和可编辑计算图的底层实现。基于TransformerLens库开发，支持Python 3.8+环境，并提供完整的安装和使用文档。该工具为研究人员提供了深入分析神经网络内部结构的新方法。

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