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VideoMamba

突破性的视频理解状态空间模型

VideoMamba是一种创新的视频理解模型,克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容,展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案,推动了该领域的发展。

Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展
GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉
Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源,包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接,涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新,为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。
MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。
Awesome-Mamba-Collection - Mamba模型在多领域应用的综合资源集
GithubMamba人工智能开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Mamba-Collection项目汇集了Mamba相关的论文、教程和视频资源。涵盖Mamba在视觉、语言、多模态等领域的应用,以及理论分析和架构改进。为研究者和开发者提供全面的Mamba参考资料,促进知识共享和社区协作。适合各级别人士学习Mamba技术。
Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型
GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像
RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
MambaOut - 高效视觉模型展示简洁架构卓越性能
GithubMambaOut图像分类开源项目深度学习神经网络计算机视觉
MambaOut是一种新型视觉模型架构,通过堆叠门控CNN块构建,无需使用复杂的状态空间模型。在ImageNet图像分类任务中,它的性能超越了现有的视觉Mamba模型,同时具有较低的参数量和计算复杂度。该项目提供了从轻量级MambaOut-Femto到大型MambaOut-Base的多个预训练模型,在准确率和效率间实现平衡。研究人员可利用提供的代码和教程复现结果或应用于自身任务。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用
GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答
VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解,利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答,提供训练与推理代码,适用于多种场景需求,并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块,该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中,MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取,支持多种输入分辨率,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
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