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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。

CVPR2024-Papers-with-Code - 探索CVPR 2024最新发布的计算机视觉论文与代码集锦
CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
CVPR 2024的论文和代码集锦,涵盖3D建模、机器学习、视觉感知等多种计算机视觉领域,为研究人员和技术开发者提供一站式检索最新科研成果与实用工具。
CVPR-2023-24-Papers - 汇集CVPR 2024会议的最新计算机视觉与深度学习研究
CVPR 2024GitHubGithub开源项目深度学习研究论文计算机视觉
构建CVPR 2024会议最新研究论文的全面合集,涵盖计算机视觉和深度学习领域的最新进展。提供代码实现,适用于科研和开发,助力推动视觉智能的发展。
imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现,涵盖多种框架和预训练模型
GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目
此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究,包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现,支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包,模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集,能够自动加载预训练权重。
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
此页面介绍了多个最新的多模态和基础预训练模型,如YOLO-World、Depth Anything、EfficientSAM等。这些模型在图像分类、图像描述和零样本物体检测等任务中表现出色,并提供学术论文、GitHub项目和使用示例,帮助深入了解与应用这些前沿技术。
top-cvpr-2024-papers - 2024年CVPR顶级计算机视觉论文集
3D重建CVPR 2024Github图像生成开源项目深度学习计算机视觉
项目精选2024年CVPR重要论文,聚焦3D重建、深度学习和文档分析等热点。收录内容包括论文摘要、源码链接和演示视频,方便研究者掌握计算机视觉前沿动态。作为开源项目,为学术研究和技术创新提供了有价值的参考资料。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用
Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉
best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究,涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响,包括视频讲解与相关代码。
computer-vision-course - 由社区驱动的计算机视觉课程,涵盖卷积神经网络、视觉Transformer等核心技术
Computer VisionGithubHugging Face卷积神经网络开源项目生成模型社区课程
由Hugging Face社区超过60位贡献者共同创建的计算机视觉课程,涵盖从计算机视觉基础到卷积神经网络、视觉Transformer、多模态模型、生成模型等多种前沿技术。每位作者自由选择风格创作,并经过社区审核和修订。课程展示了开源社区的合作成就,欢迎新的贡献和改进建议。
image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总
Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉
该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。
mamba-2.8b-zephyr - HuggingFace优化的AI模型Direct Preference Optimization方法提升性能
GithubHuggingFaceHuggingfacemamba-2.8b-zephyr开源项目模型模型微调训练数据集超参数
mamba-2.8b-zephyr是对xiuyul/mamba-2.8b-ultrachat的增强版,在HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized数据集上通过Direct Preference Optimization方法进行训练。它在性能评价中表现优异,奖励准确率为0.7857,奖励边际值为1.1582。在多GPU分布式环境中,通过Adam优化器和线性学习率调度进行训练,提高了模型的稳定性和预测精准度,具备广泛的应用潜力。
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