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Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark

统一视觉参数高效迁移学习评测基准

V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集,涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务,评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源,为计算机视觉研究提供全面评测平台。

VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
meta-dataset - 多样化小样本学习基准与算法实现
CrossTransformersFLUTEGithubMeta-DatasetNeurIPS 2021TFDS API开源项目
本项目介绍了基于TensorFlow Datasets的Meta-Dataset输入管道,兼容原始协议(MD-v1)和更新的VTAB+MD协议(MD-v2),并提供相关研究的代码和检查点,详细说明数据管道、模型及实验设置。大量实验揭示了一些重要的研究挑战,并提出了新的基准方法来量化Meta-Dataset中的元学习优势,希望能激励更多相关研究方向的工作。
benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集
CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估
TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架,同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能,进行跨平台比较,以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者,这是一个有价值的资源。
TransferAttackEval - 转移攻击研究的系统性评估与新发现
GithubImageNet对抗样本开源项目模型安全评估方法迁移攻击
TransferAttackEval项目对转移攻击进行系统性评估,揭示现有评估方法的问题。项目引入完整攻击分类方法,公平分析攻击可转移性和隐蔽性,获得多项新发现。研究表明部分早期攻击方法优于后续方法,同时指出某些流行防御方法存在安全缺陷。该研究为转移攻击领域提供重要参考,推动相关研究进展。
benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试
BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试
BenchLLM是一个开源Python库,用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法,包括语义相似度和字符串匹配,并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试,有助于消除不稳定因素,确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。
continual-learning-baselines - 综合持续学习策略基准与评估平台
AvalancheContinual LearningGithub基准测试实验开源项目模型性能
该项目提供了一套持续学习策略和基线示例,基于Avalanche库实现多种算法,如Less-Forgetful Learning和Elastic Weight Consolidation。项目在Permuted MNIST、Split CIFAR-100等数据集上进行了评估,可重现原始论文结果或自定义参数。这为持续学习研究提供了可靠的基准平台,便于比较不同策略的性能。
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。
BenchMARL - 多智能体强化学习的标准化基准测试平台
BenchMARLGithubTorchRL多智能体强化学习开源项目环境集成算法比较
BenchMARL是一个专注于多智能体强化学习(MARL)的开源训练库,旨在提供标准化接口实现不同算法和环境的可重复性比较。它基于TorchRL后端,支持高效实现和灵活配置,可轻松集成新算法和环境。BenchMARL提供了统一的评估体系,支持marl-eval兼容的数据报告,为MARL研究提供了可靠的基准测试平台。
LIBERO - 机器人学习知识转移基准平台
GithubLIBERO开源项目强化学习操作任务机器人学习知识迁移
LIBERO是一个致力于研究多任务和终身机器人学习中知识转移的基准平台。它包含130个分组任务、过程生成管道、5个研究主题、3种视觉运动策略网络架构和3种终身学习算法。通过控制分布偏移和提供100个操作任务,LIBERO能够评估特定类型和复杂知识的迁移。该平台为机器人学习研究提供了全面的工具和数据集,有助于推动该领域的发展。
yet-another-applied-llm-benchmark - 基于真实场景的大语言模型能力评估基准
API密钥Docker容器GithubLLM基准测试开源项目数据流DSL模型评估
yet-another-applied-llm-benchmark是一个评估大语言模型在实际应用场景中表现的基准测试项目。该项目包含近100个源自真实使用情况的测试案例,涵盖代码转换、反编译、SQL生成等多种任务。通过简单的数据流DSL设计测试,项目提供了一个灵活的框架来评估大语言模型的实际能力。这个基准虽不是严格的学术标准,但为开发者提供了衡量大语言模型在日常编程任务中表现的实用方法。
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