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DCNv4

为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问

DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。

Depth-Anything-V2-Small-hf - 单目深度估计新标杆 精细、稳健且高效
Depth Anything V2GithubHuggingface人工智能图像处理开源项目模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small-hf是一款基于DPT架构和DINOv2主干的先进单目深度估计模型。经过大规模合成和真实图像训练,它在细节精度和稳健性上超越了前代产品。相比基于稳定扩散的模型,该模型速度提升10倍,且更为轻量。它在零样本深度估计任务中表现卓越,可广泛应用于3D重建和场景理解等领域。研究者和开发者可通过Transformers库便捷地集成和使用这一模型。
ECCV2024-Papers-with-Code - ECCV 2024开源项目与论文合集
AIGCECCV 2024Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
探索ECCV 2024的最新论文和开源项目,其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果,提供论文和代码链接,帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群,与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。
convnextv2-atto-1k-224 - ConvNeXt V2 提升卷积网络性能的先进图像分类模型
ConvNeXt V2FCMAE框架GithubHuggingfaceImageNet-1K卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2 是一种创新的图像分类模型,利用 FCMAE 框架在 ImageNet-1K 数据集上进行微调。该模型结合了全卷积掩码自编码器和新型 GRN 层,有效提升了在多项识别基准上的性能。模型能够进行图像分类,预测应用于 ImageNet 1,000 类问题,是计算机视觉任务的高效选择。
convnextv2_large.fcmae - 用于图像特征提取的自监督卷积模型
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet-1k图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
ConvNeXt-V2是一种运用全卷积掩码自动编码器框架进行预训练的自监督特征表示模型,适用于微调和特征提取。模型适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入,具备较高的参数和计算效率,可在ImageNet-1k等大规模数据集上展现出色表现。通过timm库加载,模型提供了处理多种图像任务的灵活性与精确度,是计算机视觉领域的重要工具。
rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案
GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测
RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型,通过混合编码器和最小化不确定性查询选择,实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练,支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度,在T4 GPU上达到108和74 FPS,性能超过YOLO模型。
densenet201.tv_in1k - DenseNet图像分类模型实现高效特征提取与精准分类
DenseNetGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DenseNet201是一个在ImageNet-1k数据集上训练的图像分类模型。该模型拥有2000万参数,支持224x224像素输入,适用于图像分类、特征图提取和图像嵌入等任务。其密集连接的卷积网络结构不仅提供准确的分类结果,还能生成丰富的特征表示。模型通过timm库提供预训练权重,便于快速部署和使用。
mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k - MobileNet-V4图像分类模型简介
GithubHuggingfaceImageNetMobileNetV4PyTorchtimm图像分类开源项目模型
MobileNetV4是一个利用ImageNet-1k数据集训练的图像分类模型,具有3.8M参数和0.2 GMACs的复杂度。该模型由timm库优化,使用了与MobileNet-V4论文一致的超参数。其训练和测试图像尺寸分别为224x224和256x256,适用于移动平台。更多信息可在PyTorch Image Models和相关论文中找到。
Convolutional-KANs - KAN卷积网络探索参数效率与性能提升
CKANGithub卷积图像处理开源项目机器学习神经网络
Convolutional-KANs项目将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)架构应用于卷积层,引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明,KAN卷积在保持准确性的同时,可能比传统卷积网络更具参数效率。该项目正在更复杂的数据集上进行进一步测试,以评估KAN卷积的实际性能。这一创新为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取
VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型,含高效计算和低能耗优点,并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络,支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库,用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案,提高了准确度和应用多样性。
notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程,包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型,以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
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