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人工智能会议论文收集 CVPR NeurIPS ICCV Github 开源项目

项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文，覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站，确保信息准确。资源库持续更新，是AI研究人员的重要参考工具。

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介绍相关项目

awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全

Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学

这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。

awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案

AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI

awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

awesome-6d-object - 6D物体姿态估计与重建资源汇总

3D重建CVPRGithub开源项目深度学习物体姿态估计计算机视觉

这个项目整理了6D物体姿态估计、单视图3D物体重建和3D手-物体姿态估计领域的重要资源。内容包括arXiv论文、期刊会议论文、学位论文、数据集、研讨会和挑战赛信息。资源按年份和会议分类,涵盖2014年至今的研究进展,为相关研究人员提供了全面的参考。

awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编

Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习

Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库

GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化

该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源，包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题，并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接，为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。

Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总激光雷达方法全览

3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉

该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。

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。

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