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

llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型支持多图像视频和3D输入处理

AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。

urban_seg - 针对初学者的遥感图片语义分割项目

Githubunicom模型urban_seg多GPU训练开源项目语义分割遥感图片

一个针对初学者的遥感图片语义分割项目，使用在4亿张图片上预训练的unicom模型。该模型在遥感分割中表现出色，仅需4张图片训练即可取得良好效果。提供简单的单GPU和多GPU训练代码，帮助快速上手并提升性能。

liquid_time_constant_networks - Liquid Time-Constant Networks （LTC）的代码库

BPTTGithubLiquid time-constant NetworksTensorFlowcontinuous-time modelspython3开源项目

本项目提供了Liquid time-constant Networks等连续时间模型的官方训练资源。支持使用TensorFlow和Python进行模型训练与评估，适用于手势分割、房间占用检测、交通量预测等多种数据集。通过详细的步骤和参数设置指导，科研人员和开发者可以优化并存储训练结果，深入探索连续时间模型的应用。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

upernet-convnext-small - 高效语义分割框架融合ConvNeXt技术

ConvNeXtGithubHuggingfaceUperNet图像分割开源项目模型计算机视觉语义分割

UperNet是一种结合ConvNeXt骨干网络的语义分割框架，融合了特征金字塔网络(FPN)和金字塔池化模块(PPM)。它能为每个像素生成语义标签，适用于场景理解和图像分割等计算机视觉任务。该模型提供多种预训练版本，可根据具体需求应用于不同场景。UperNet的设计旨在提高语义分割的准确性和效率，为研究人员和开发者提供了强大的图像分析工具。

CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测

CEEMDAN_LSTM是一个Python模块，结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具，支持灵活的参数设置，适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程，有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法，包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具，有助于全面分析预测结果。

VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

uform - 用于内容理解和生成的袖珍型多模态 AI

GithubONNXUForm多模态AI嵌入模型开源项目生成模型

UForm是一个全面的多模态AI库，涵盖了从文本到图像，乃至视频剪辑的生成与理解等多种功能。支持多种语言，包含轻量级生成模型及高效的预训练变压模型，能够广泛应用于从服务器到智能手机等不同设备。主要优势包括快速的搜索性能、简易的模型部署过程及卓越的多语言应用能力，适用于快速嵌入、语义搜索、图像标题生成和视觉问答等多种场景。

MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准

BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习

MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。

SRe2L - 创新的ImageNet规模数据集压缩技术

GithubImageNetNeurIPS大规模数据开源项目数据集蒸馏自监督压缩

SRe2L项目提出了一种新颖的大规模数据集压缩方法，通过'挤压'、'恢复'和'重新标记'三个步骤实现ImageNet规模数据的高效压缩。该方法在NeurIPS 2023会议上获得spotlight展示，为数据集蒸馏领域带来新的研究视角。项目还包括SCDD和CDA等相关工作，共同推动数据集蒸馏技术在大数据时代的应用和发展。

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