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SupContrast

监督对比学习框架增强视觉表征

SupContrast是一个开源的监督对比学习框架,致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法,在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现,支持自定义数据集,并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上,SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总
Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型
该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。
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。
super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署
GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型
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。
contrastors - 对比学习工具包
BERTFlash AttentionGithubNomic Embedcontrastors对比学习开源项目
contrastors 是一个高效的对比学习工具包,支持多GPU和大批量训练优化。支持通过Huggingface快速加载常见模型如BERT和GPTNeoX,适用于处理复杂的语言和视觉嵌入任务。
supervision - 可重复的计算机视觉工具
GithubSupervision图像标注开源项目数据集工具模型连接器计算机视觉
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包,支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能,适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
byol-pytorch - 实现超越SimCLR的简化自监督学习新方法
BYOLGithubPyTorchUNLABELLED_IMAGE_DATA图像处理开源项目自监督学习
这个开源项目提供了一种无需对比学习和负样本分配的自监督学习方法,其性能超过了SimCLR。它支持轻松集成任何基于图像的神经网络,并利用未标记数据提升模型性能。该项目还支持批量规范化和组规范化替代方案,适用于定制化和分布式训练。
DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法
DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练
DenseCL是一种自监督视觉预训练方法,通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁,核心部分仅需10行代码,适配多种数据增强技术。实验表明,DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升,同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南,便于研究者在视觉任务中应用。
contrastive-unpaired-translation - 基于对比学习的无监督图像转换
Contrastive Unpaired TranslationCycleGANGithubPyTorch图像到图像转换对比学习开源项目
CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法,采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用,并且无需手工设计损失函数和反向网络,适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境,适合在NVIDIA GPU上运行,整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发,并在ECCV 2020会议中展示。
BCL - 利用记忆效应的对比学习算法提升长尾数据表示
BCLGithub对比学习开源项目自监督学习记忆效应长尾识别
BCL项目开发了一种创新的自监督学习方法,利用神经网络的记忆效应来增强对比学习中样本视图的信息差异。这种方法从数据角度出发,无需标签就能有效提升长尾分布数据的表示学习能力。在多个基准数据集上的实验表明,BCL的性能超过了现有的最先进方法,为处理现实世界中的长尾分布数据提供了新的自监督学习思路。
ReCon - 融合对比和生成方法的3D表示学习框架
3D表示学习GithubReCon少样本学习开源项目点云分类零样本学习
ReCon是一个融合对比学习和生成式预训练的3D表示学习框架,有效解决了数据不足和表示过拟合问题。该框架在3D点云分类、少样本学习和零样本迁移等任务中表现出色,在ScanObjectNN数据集上达到91.26%的分类准确率。ReCon展现了在3D表示学习领域的先进性能,为相关研究提供了新的思路。
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