Mamba-in-CV

Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览

Mamba 计算机视觉深度学习图像处理神经网络 Github 开源项目

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。

文档

awesome-cvpr-2024 - CVPR 2024计算机视觉前沿进展集锦

CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目汇总了CVPR 2024会议的重要论文、挑战赛和教程。涵盖计算机视觉领域多个前沿方向,包括视觉变换器、视觉语言模型和3D重建等。为研究人员和从业者提供了解计算机视觉最新进展的全面资源,展现了该领域的创新趋势和突破性成果。

Awesome-Computer-Vision-Paper-List - AI顶会论文集大全一站式检索平台

CVPRGithubICCVNeurIPS人工智能会议开源项目论文收集

项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文，覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站，确保信息准确。资源库持续更新，是AI研究人员的重要参考工具。

Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全

3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉

本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果，包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源，适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新，保持与前沿技术同步。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型

GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成

项目是一种与transformers库兼容的语言模型，整合了config.json和tokenizer，以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本，以及causal_conv_1d和mamba-ssm，以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调，使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现，从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境，通过优化策略实现高效文本生成。

Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型

GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目

Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。

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

GithubPaddlePaddle开源项目深度学习知识图谱自然语言处理计算机视觉

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。

mamba-2.8b-hf - Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南

GithubHuggingfaceMambafine-tuningtransformers开源项目模型生成API语言模型

Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能，需安装特定版本的transformers库，并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成，并提供定制的PEFT微调示例，建议使用float32格式进行微调，以更好地支持复杂的自然语言处理任务。

MogaNet - 多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用

GithubMogaNet人体姿态估计图像分类开源项目目标检测视频预测语义分割

MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。

gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包，支持PyTorch和MXNet框架

GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉

GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包，支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型，以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。

ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南

ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论

这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程，覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外，项目还提供了VisionPro的学习笔记，帮助用户理解和应用前沿视觉软件，适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。

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