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Awesome_Underwater_Datasets

水下数据集汇总 支持计算机视觉多领域研究

Awesome_Underwater_Datasets汇集了水下计算机视觉领域的多种数据集,涵盖图像增强、超分辨率、深度估计、目标检测等方向。项目收录了EUVP、USOD10k、SUIM等知名数据集,包含10多个领域的50余个数据集,为水下视觉研究提供了全面的数据资源,有助于相关技术的进步。

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision - CVPR 2020-2024年底层视觉论文代码汇总
CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集
该项目整理了CVPR 2020至2024年底层视觉领域的重要论文和代码,包括超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪等任务。项目为研究人员提供全面资源,促进底层视觉技术发展。此外,还收录了其他相关会议和研究组信息,是计算机视觉研究的重要参考。项目收录了数百篇论文及其相应的代码实现链接,为研究者提供了丰富的学习和实践资源。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
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-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总
Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法
Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具,涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考,有助于解决噪声标签问题,促进机器学习在不完美数据环境中的应用。
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。
Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总
CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割
这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法,同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。
awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集
AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集
该项目收录了一系列开源指令微调数据集,用以训练基于聊天的LLM(如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca)。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习(RLHF)数据集。项目提供了详尽的数据集列表,方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言,覆盖英语、中文等多种语言数据,数据集来源多样,包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集,适合多种LLM训练需要。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
AwesomeAnimeResearch - 动漫研究前沿探索 从数据集到生成技术
Github动漫研究图像生成图像翻译开源项目数据集生成对抗网络
AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域,提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。
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