Research

基于飞桨的前沿AI研究汇集涵盖计算机视觉和自然语言处理

计算机视觉自然语言处理知识图谱 PaddlePaddle 深度学习 Github 开源项目

该项目展示基于飞桨深度学习平台的前沿研究工作，包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和时空数据挖掘领域的顶会论文和冠军模型。涉及图像检索、车辆再识别、机器翻译、对话系统等多个方向，为AI研究提供参考资源和基线实现。

文档

Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap - 深度学习论文阅读路线图，覆盖从基础到前沿技术的多个阶段

Github卷积神经网络开源项目强化学习深度学习自然语言处理递归神经网络

该项目提供了一条有序的深度学习论文阅读路径，覆盖从基础到前沿技术的多个阶段。涵盖图像识别到语音识别等多个领域的关键论文，并提供直观的阅读指导和详细分类，以助力读者全面理解深度学习。适用于学术研究者和行业开发者。

data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化

GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉

该项目汇集了多领域数据增强资源，包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等，详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外，还收录了自动增强和特定领域增强方法，为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。

awesome-deep-learning-papers - 2012-2016年度最受引用的深度学习研究论文

Github卷积神经网络图像识别开源项目深度学习神经网络自然语言处理

'Awesome Deep Learning Papers' 提供的是一份经精心策划的文献列表，囊括了2012至2016年间在深度学习领域中引用率最高的研究论文。覆盖从图像处理到自然语言处理等众多研究领域，旨在为研究人员与技术爱好者提供启发思考与深入了解的必读材料。

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展

Depth AnythingEfficientSAMGithubYOLO-Worldfoundation modelmultimodal model开源项目

leapfrogai - 自托管AI平台，适用于隔离网络和资源受限环境

AI平台GithubKubernetesLeapfrogAI大语言模型开源项目自托管

LeapfrogAI是一个自托管AI平台，设计用于隔离网络和资源受限环境。它提供了向量数据库、模型后端、API和用户界面等功能，使用户能够在保持数据独立性和成本效益的同时，定制化地实施AI技术。支持多种后端以及Kubernetes和Zarf部署方式，广泛适用于各种应用场景。

ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践

AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索

AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术，包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发，支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks，开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例，深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。

Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统

Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知

Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

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