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Awesome-MVS

多视角立体视觉算法精选资源大全

MVS多视图立体视觉深度学习3D重建计算机视觉Github开源项目

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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总
Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练
该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向，定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。
Awesome-Image-Composition - 图像合成领域资源精选 从论文到工具的全面集合
AIGCGithub人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
Awesome-Image-Composition汇集了图像合成领域的核心资源，包括论文、数据集和相关链接。涵盖图像融合、调和、阴影生成和对象放置等多个子领域，该项目为研究人员和开发者提供了全面的参考资料。此外，项目还包含在线演示和实用工具箱，方便用户实践和探索图像合成技术。收录了超过100篇高质量论文和20多个开源工具，是图像合成研究和应用的首选资源库。
Awesome-RealityKit - RealityKit开发资源与项目精选
3DARAppleGithubRealityKitvisionOS开源项目
Awesome-RealityKit汇集了丰富的RealityKit开发资源,包括社区项目、Apple官方示例、工具包和WWDC视频。项目涵盖从入门到进阶的AR开发内容,适合不同水平的开发者学习和参考。该集合定期更新,反映RealityKit生态系统的最新动态,为开发者提供全面的学习和实践资料。
awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编
Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论
这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文，并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例，帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源，获取重要技术及最新进展。
Awesome-Transformer-Attention - 视觉变换器与注意力机制的最新研究进展
GithubTransformerVision Transformer多模态学习开源项目注意力机制深度学习
探索视觉变换器和注意力机制的最新发展，包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用，发现创新思路。
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总
Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标
该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展
Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像
本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源，主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向，旨在帮助研究者掌握最新进展，探索深度学习在光学系统优化中的应用，以提升信息编码和成像效果。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
相关项目
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