lcnn

高效的端到端线框解析神经网络

wireframe解析神经网络 L-CNN 计算机视觉图像处理 Github 开源项目

L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现，包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法，为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型，方便研究者进行复现和进一步开发。

文档

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库

GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型

segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。

egnn-pytorch - PyTorch实现的E(n)等变图神经网络

EGNNGithub分子预测图神经网络坐标更新开源项目特征更新

这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架

GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉

GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。

HorNet - 基于递归门控卷积的高效视觉骨干网络

GithubHorNetImageNetPyTorchRecursive Gated Convolution开源项目高阶空间交互

HorNet是一个基于递归门控卷积的视觉骨干网络家族，专注于高效的高阶空间交互。项目提供了多个在ImageNet数据集上训练和评估的模型，如HorNet-T、HorNet-S和HorNet-B，广泛应用于图像分类和点云理解等领域。项目页面提供详细的训练和评估说明及模型下载链接。HorNet在提升图像和3D对象分类精度方面表现优异，是计算机视觉研究中的重要工具。

lbann - 多层次并行化的高性能深度学习框架

GithubLBANN并行计算开源项目深度学习框架神经网络训练高性能计算

LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架，专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法，高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源，支持多种训练算法，包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。

pytorch_geometric - 图形神经网络开发库

GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习

PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。

DeepCrack - 深度学习驱动的自动裂缝检测网络

DeepCrackGithub卷积神经网络图像处理开源项目深度学习裂缝检测

DeepCrack是一种端到端深度卷积神经网络，用于自动裂缝检测。该网络通过学习分层卷积特征来表示裂缝，融合多尺度特征以捕捉线性结构。基于SegNet架构，DeepCrack在三个挑战性数据集上平均F值超过0.87，性能优于现有方法。项目提供四个裂缝数据集和预训练模型，为相关研究提供支持。

CLIP - CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理

CLIP通过对比学习训练神经网络，结合图像和文本，实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当，无需使用原始标注数据。安装便捷，支持多种API，适用于零样本预测和线性探针评估，推动计算机视觉领域发展。

tf_efficientnet_lite0.in1k - 轻量级EfficientNet-Lite模型实现高效图像分类与特征提取

EfficientNet-LiteGithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型模型对比特征提取

EfficientNet-Lite0是一款专为高效图像分类和特征提取设计的模型，经过ImageNet-1k训练。该模型已被迁移至PyTorch，并利用timm库进行图像嵌入和特征图提取。在4.7M参数和0.4 GMACs的架构下，实现了高效性能与计算资源节约，适合作为多种视觉任务的解决方案。

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