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awesome-remote-sensing-change-detection

遥感变化检测数据集与代码资源汇总

项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。

open-cd - 开源变更检测工具箱,支持多种视觉任务模型
GithubOpen-CDPyTorch变化检测工具箱开源开源项目技术报告
Open-CD是一个基于开源通用视觉工具的变更检测工具箱,支持多种变更检测模型和数据集。项目提供详细文档和示例,支持PyTorch 2.0等工具,并在GitHub和Hugging Face上发布。最新技术报告已在arXiv上线,用户可从Colab教程快速上手,并有详细的安装、训练和测试指南。
Awesome-Anything - 通用AI方法的精选资源库
GithubSegment Anything人工智能图像分割开源项目目标检测计算机视觉
Awesome-Anything是一个精选的通用人工智能资源库,涵盖对象分割、图像生成、3D处理、模型优化和多任务学习等领域。该项目汇集了各种创新技术和工具,为AI研究和开发提供全面支持,助力人工智能技术的进步。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总,减少标注成本,提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表,包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据,减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域,适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接,帮助用户了解和应用半监督学习技术。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
awesome-json-datasets - 免费开放的海量JSON数据集合
APIGitHubGithubJSON开源开源项目数据集
awesome-json-datasets项目收集了大量免费开放的JSON格式数据集,内容涵盖比特币、气候、犯罪、货币等多个领域。项目为每个数据集提供直接访问链接,并附有使用提示,方便开发者和数据分析师快速获取所需资源。作为一个综合性的JSON数据集索引,该项目为数据驱动的应用开发和研究提供了便利。
awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总
CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目
该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源,包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集,以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术,为AI研究和开发提供参考。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库,内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程,为时间序列分析提供全面参考。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
Awesome-Geospatial - 精选地理空间分析工具和资源库的全面指南
Awesome-Geospatial 提供了一系列地理空间分析工具,涵盖了地理信息系统、数据库管理、图像分类和地图开发等关键功能。项目囊括了多种地理空间数据库扩展、遥感数据处理和地图创建工具,旨在为专业人士和爱好者提供高效的空间数据处理解决方案。不论是环境建模、地图分析或是数据整合,这里都有适宜的资源来强化地理空间数据的应用效率。
Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集
GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目
该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章,展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面,提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容,获取光流技术在不同场景中的应用案例。
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