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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。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集
Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集
本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
CV-Company-List - 全面汇总国内计算机视觉算法岗位公司名录
AI求职CV算法岗Github互联网公司开源项目算法工作计算机视觉
CV-Company-List项目整理了国内计算机视觉(CV)算法岗位公司名录,覆盖北京、上海、深圳、杭州等主要城市。名录包含外企、互联网公司和AI独角兽企业,涵盖知名公司和新兴AI企业。项目为CV算法工程师求职提供参考,并设有AI算法岗求职交流群。该资源旨在帮助求职者全面了解国内CV算法岗位分布情况。该项目持续更新,旨在为计算机视觉领域的求职者提供全面、实时的行业信息。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
top-cvpr-2023-papers - CVPR 2023计算机视觉领域顶级论文精选汇总
CVPR 2023GitHubGithubarXiv开源项目计算机视觉论文
本项目整理了CVPR 2023会议的精选论文,涵盖图像分割、生成式AI和3D重建等热门研究方向。提供论文标题、GitHub仓库和arXiv链接,方便研究人员和开发者快速了解计算机视觉领域的最新进展。该资源汇总了CVPR 2023的重要贡献,为相关领域从业者提供了有价值的参考。
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
mamba-130m-hf - 轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案
GithubHuggingfaceMambaPEFT微调transformers开源项目模型模型部署生成模型
mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型,专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容,支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构,mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成,也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。
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