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DeepCrack

深度学习驱动的自动裂缝检测网络

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。

neurvps - 神经消失点扫描算法及其实现
GithubNeurVPS卷积神经网络开源项目消失点检测深度学习计算机视觉
NeurVPS是一种用于图像消失点检测的深度学习算法。该算法采用几何启发的卷积运算符,结合数据驱动方法和几何先验,在多个数据集上超越了现有方法。项目提供PyTorch实现,包含模型训练、评估和预训练模型,便于研究人员复现实验。
deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架
APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能,支持分类、目标检测、分割、回归等任务,适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台(如TensorRT、NCNN),无需数据库,所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信,提供Python和Javascript客户端,易于集成到现有应用中。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
VulBERTa-MLP-Devign - 基于深度学习的源代码安全漏洞检测模型
GithubHuggingfaceVulBERTa代码漏洞检测开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
VulBERTa-MLP-Devign是一种先进的深度学习模型,专门用于检测源代码中的安全漏洞。该模型采用RoBERTa架构和自定义分词流程,通过预训练真实的C/C++项目代码来学习深层次的语法和语义知识表示。在多个数据集的评估中,VulBERTa-MLP-Devign在二进制和多类漏洞检测任务上展现出卓越性能。凭借其简洁的设计理念、较小的训练数据需求和精简的模型参数,该模型为代码安全分析领域提供了一个高效而强大的工具。
Decrackle - 领先的音视频AI智能处理与分析解决方案
AI工具AI技术Decrackle内容创作音视频智能音频处理
Decrackle提供AI驱动的音视频智能平台,专注内容创作、对话智能和API解决方案。平台运用生成式AI和大型语言模型,为媒体、内容创作者和软件开发商等行业提供全面音视频处理工具。其多套件解决方案涵盖内容创作、对话智能和API服务,支持音频编辑、视频字幕生成、播客录制、对话管理、转录和摘要等功能,助力企业优化工作流程,提升内容质量,获取AI洞察。
controlnet-depth-sdxl-1.0 - ControlNet Depth与Stable Diffusion XL结合提升图像生成质量
ControlNetGithubHuggingface图像处理图像生成开源项目模型深度学习深度检测
项目ControlNet Depth SDXL 1.0结合Zoe和Midas检测器,通过ControlNet与Stable Diffusion XL技术提升图像生成的质量与多样性。该工具支持不同分辨率的图像处理,可选择双重检测器和多种调度器优化生成过程,是实现高质量图像生成的强大解决方案。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
DepthCrafter - 生成开放世界视频的长序列一致深度估计
DepthCrafterGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度估计视频处理计算机视觉
DepthCrafter是一个开源深度估计项目,专门为开放世界视频生成时间一致的长序列深度图。该项目无需相机姿态或光流信息,可直接处理复杂场景视频,并保留精细细节。DepthCrafter在计算机视觉和3D重建领域具有潜在应用,为视频深度估计研究开辟新方向。
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net,一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术,通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域,并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
CrayEye - 智能手机多模态AI分析应用 结合实时环境数据增强视觉理解
AI分析AI工具CrayEye多模态LLM环境解释视觉提示
CrayEye是一款开源的多模态AI分析应用,利用智能手机摄像头和传感器解读环境。用户可创建、共享和使用融合实时位置、天气等数据的增强型提示。支持iOS和Android,提供鸟类识别、物品分析等功能。这个AI驱动开发的应用为探索视觉多模态模型提供了创新平台,鼓励用户社区共同贡献和改进。
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