super-gradients

开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

SuperGradients 深度学习计算机视觉预训练模型模型训练 Github 开源项目

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

文档

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

3D全景分割3D语义分割GithubICCV 2023SuperClusterSuperpoint Transformer开源项目

Superpoint Transformer 是一种超点 transformer 架构，适用于大规模 3D 场景的语义分割。通过自注意机制和层次化超点结构，它能多尺度挖掘超点间关系，性能卓越。同时，SuperCluster 将全景分割任务转化为超点图聚类任务，能在单个 GPU 上处理大规模场景。项目亮点包括显著的SOTA表现、快速训练和预处理等。点击查看更多详情及项目更新。

micrograd - 轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练

Githubmicrograd反向传播开源项目机器学习神经网络自动梯度

micrograd是一个轻量级自动梯度引擎，实现反向传播算法，为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd，并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环，致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示，支持实时数据点调整和网络响应观察。

S2ML-Generators - 多功能AI图像与视频生成开源工具

CLIP-guided diffusionESRGANGithubS2ML GeneratorsVQGAN+CLIP图像生成开源项目

S2ML-Generators是一个开源的AI图像和视频生成工具集。它整合了VQGAN+CLIP和CLIP引导扩散等技术,支持图像生成、超分辨率处理和视频制作。该项目定期更新,优化功能和性能,为用户提供多样化的AI创作工具。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果

GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率

本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。

Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源

GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率

项目提供了丰富的超分辨率技术资源，包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果，包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告，并设有快速导航功能，为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。

image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本

GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目

本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。

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。

opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导

AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉

OpenCV是开源的计算机视觉库，提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码，需遵循明确的贡献指南。此外，OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动，通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。

SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法

GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知

SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。

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