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Mamba-in-CV

Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览

本项目整理了近期Mamba模型在计算机视觉领域的研究论文,涵盖分类、检测、分割、增强等多项CV任务。内容展示了Mamba在视觉应用中的潜力,并持续更新,为研究者提供了解该领域最新进展的便捷渠道。

falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型,采用Mamba架构,专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀,能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集,实现了对长距离依赖的有效处理,是自然语言处理的高效工具。
keras-cv - 跨框架模块化计算机视觉工具集
GithubKerasKerasCV开源项目模型训练深度学习计算机视觉
keras-cv 是基于 Keras 3 的模块化计算机视觉库,兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch。它为数据增强、分类、目标检测等视觉任务提供高级组件,支持跨框架迁移,并包含预训练模型。该库旨在帮助开发者高效构建生产级计算机视觉应用。
best_AI_papers_2022 - 2022年AI领域的关键研究与技术进展
AIGithub图像生成开源项目文本到图像模型深度学习
2022年人工智能领域的科研进展和技术发展。这个集合包含了通过严格策划得到的多篇AI论文,由专家louisfb01整理,每篇论文均提供视频概述、详细文章链接和实现代码,覆盖伦理、偏见和治理等多个关键议题。
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。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
Jamba-v0.1 - 混合SSM-Transformer架构的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceJamba人工智能模型开源项目模型深度学习混合SSM-Transformer语言模型
Jamba-v0.1是一款创新的混合SSM-Transformer大语言模型,拥有12B活跃参数和52B总参数。它不仅提供了更高的吞吐量,还在多数常见基准测试中表现优异。该模型支持256K上下文长度,单个80GB GPU可处理多达140K个标记。作为首个生产规模的Mamba实现,Jamba为AI研究和应用开辟了广阔前景。
awesome-segment-anything - Segment Anything项目研究进展
GithubInpaintingSegment Anything医疗图像分割开源项目计算机视觉项目专有名称
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。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集
GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目
该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章,展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面,提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容,获取光流技术在不同场景中的应用案例。
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