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Segment Anything项目研究进展

本项目专注于追踪和总结Segment Anything在计算机视觉领域的最新研究进展,内容涵盖基准模型论文、衍生论文和衍生项目,覆盖医学影像分割、视频帧插值、低层视觉、图像插补等多个领域。如觉得本资源库有帮助,请星标或分享。这里提供最新的项目更新和丰富的资源链接,助力进一步研究和应用。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南
Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习
精选自监督学习资源,覆盖理论研究与各领域实际应用,如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新,已成为AI领域必备的研究与教学资源。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果,包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向,提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准,为研究人员提供全面参考。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
Awesome-ICCV2023-Low-Level-Vision - ICCV2023低层视觉研究论文与代码资源汇总
Github低层视觉去噪去模糊图像恢复开源项目超分辨率
该项目整理汇总了ICCV2023会议发表的低层视觉领域论文和相关代码实现。内容涵盖图像恢复、超分辨率、去噪、去模糊等多个研究方向,并进行了分类整理。项目提供论文链接和代码仓库地址,方便研究者快速查找所需资源。同时还收录了其他相关会议的低层视觉论文集合链接,为该领域研究提供全面的参考资料。
ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法
Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导
该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法,用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象,也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型,无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示,支持多种数据集和评估指标。
tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型
AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型
Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型,可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练,具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务,可自定义预测器和异步处理流程,适用于各种应用场景。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表
3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉
该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展,包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页,便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。
awesome-cvpr-2024 - CVPR 2024计算机视觉前沿进展集锦
CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目汇总了CVPR 2024会议的重要论文、挑战赛和教程。涵盖计算机视觉领域多个前沿方向,包括视觉变换器、视觉语言模型和3D重建等。为研究人员和从业者提供了解计算机视觉最新进展的全面资源,展现了该领域的创新趋势和突破性成果。
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