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UniRepLKNet

统一架构的大核卷积网络，提升多模态识别与时间序列预测精度

UniRepLKNet大核卷积多模态识别时间序列图像识别Github开源项目

UniRepLKNet项目提出了一个适用于图像、音频、视频、点云和时间序列的大核卷积网络统一架构。通过提供四个设计大核卷积网络的架构指南，显著提升了多模态数据的识别性能。特别是在全球温度和风速预测等挑战性的时间序列预测任务中，UniRepLKNet表现优异，超过了现有系统。这一项目不仅重振了卷积神经网络在传统领域的表现，还展示了其在新兴领域的广泛应用潜力。

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介绍相关项目
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
MogaNet - 多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用
GithubMogaNet人体姿态估计图像分类开源项目目标检测视频预测语义分割
MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。
UniSeg - 多模态3D医学图像通用分割模型
GithubMICCAI 2023UniSeg分割模型医学图像多器官分割开源项目
UniSeg是一个基于提示驱动的通用分割模型，可对多模态、多领域的3D医学图像进行多器官、肿瘤和椎骨分割。作为强大的分割模型和特征学习器，UniSeg提供完整代码实现、预训练模型及详细使用说明。项目涵盖数据准备、预处理、训练和测试等步骤。在MICCAI SegRap 2023比赛中，UniSeg在两项任务中均获得第二名，展现了其在医学图像分割领域的出色表现。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。
Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型
Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解
Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架，采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练，模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系，性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。
uni2ts - 时间序列预测Transformer模型的统一训练框架
GithubPyTorchTransformerUni2TS开源项目时间序列预测预训练模型
Uni2TS是一个基于PyTorch的开源库，专门用于时间序列Transformer的研究和应用。它提供了统一的大规模预训练解决方案，支持微调、推理和评估。该库集成了零样本预测、自定义数据集处理和全面评估功能，并提供简化的命令行界面。Uni2TS旨在推动时间序列预测领域的进展，适用于研究和实际应用场景。
U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架
GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉
U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时，降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色，并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路，有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。
keras-non-local-nets - Keras非局部神经网络实现，多模式支持与计算优化
GithubKeras开源项目张量运算深度学习计算机视觉非局部神经网络
keras-non-local-nets项目提供了Keras实现的非局部神经网络块。支持Gaussian、Embedded Gaussian和Dot等多种实例化方式，并通过可变屏蔽计算模式优化性能。项目包含使用模板和示例代码，便于集成到现有神经网络中。同时支持函数式API和Sequential API，适应不同的网络构建需求。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。
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