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Awesome_Long_Form_Video_Understanding

长视频理解研究前沿进展与资源综述

这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南
Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习
精选自监督学习资源,覆盖理论研究与各领域实际应用,如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新,已成为AI领域必备的研究与教学资源。
awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展
Depth AnythingEfficientSAMGithubYOLO-Worldfoundation modelmultimodal model开源项目
此页面介绍了多个最新的多模态和基础预训练模型,如YOLO-World、Depth Anything、EfficientSAM等。这些模型在图像分类、图像描述和零样本物体检测等任务中表现出色,并提供学术论文、GitHub项目和使用示例,帮助深入了解与应用这些前沿技术。
Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文,聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面,按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源,为研究者和实践者提供全面参考。
awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述
Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目
这个项目整理了大规模图模型相关的研究文献,涵盖理论基础和实际应用。内容包括图神经网络与大型语言模型的结合、LLM在图任务中的应用、图提示学习和参数高效微调等技术。同时涉及知识图谱、分子科学和神经架构搜索等领域。项目为图机器学习研究提供了全面的文献综述,有助于推动该领域的发展。
VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型
GithubVideoMamba多模态兼容性开源项目状态空间模型视频理解长期视频建模
VideoMamba是一种创新的视频理解模型,克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容,展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案,推动了该领域的发展。
awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库
Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI
该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。
StreamingT2V - 先进的长视频生成技术 实现连贯动态和可扩展内容
GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成
StreamingT2V是一种创新的自回归技术,专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频,确保了时间上的连贯性,同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧(约2分钟)的视频,并具有进一步延长的潜力。值得注意的是,StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型,这意味着随着基础模型的进步,视频质量有望进一步提升。
Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总
Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感
本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览
GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库
这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集,包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息,覆盖8种语言和32个领域,为LLM研究提供了全面参考资源。
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