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awesome-lane-detection

车道线检测研究综述,论文、代码与数据集汇总

本项目整理了车道线检测领域的研究论文、代码实现、数据集和教程资源。内容包括2017年至今的深度学习方法、3D检测、弱监督等主流技术。收录了公开数据集和开源代码,为研究提供参考。项目持续更新最新进展,是该领域的重要资源汇总。

Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups - 全球底层视觉研究领军团队概览
Github学术机构底层视觉开源项目研究团队计算机视觉
这个项目汇集了全球范围内从事底层视觉研究的领先团队信息,涵盖了北美、欧洲和亚洲等多个国家的著名研究机构和学者。项目为底层视觉领域的研究人员提供了一个综合性资源,有助于了解该领域的前沿动态并发掘潜在的合作机会。内容包括各研究团队的主要负责人和所属机构信息,重点关注引用量达5000以上的高影响力团队。此外,项目还提供了相关的CVPR、ECCV和ICCV等顶级会议论文整理资源链接,为研究者提供了全面的学术参考。
Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision - CVPR2024低层视觉任务论文与代码汇总
CVPR2024Github低层视觉图像处理开源项目深度学习计算机视觉
这个项目汇总了CVPR2024会议中与低层视觉任务相关的论文和代码,内容涵盖图像复原、超分辨率、去噪和去模糊等多个研究方向。项目提供了这些领域最新研究成果的概览,包括创新方法及其开源实现。通过持续更新,该资源库为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了及时、全面的学术参考。
Awesome-Anything - 通用AI方法的精选资源库
GithubSegment Anything人工智能图像分割开源项目目标检测计算机视觉
Awesome-Anything是一个精选的通用人工智能资源库,涵盖对象分割、图像生成、3D处理、模型优化和多任务学习等领域。该项目汇集了各种创新技术和工具,为AI研究和开发提供全面支持,助力人工智能技术的进步。
Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台
GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台,覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新,致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源,进行高效的机器学习和科研实验。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习
Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目,涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。
awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总
Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库
Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
TopoNet - 自动驾驶场景拓扑推理的图神经网络方法
GithubOpenLane-V2TopoNet图神经网络场景拓扑推理开源项目自动驾驶
TopoNet是一个端到端框架,用于推理自动驾驶场景中车道中心线和交通元素间的连接关系。该框架采用图神经网络和知识图结构,整合异构特征并加强特征交互。TopoNet在OpenLane-V2数据集上展现了领先性能,为自动驾驶场景拓扑推理树立新标准。项目提供开源代码和预训练模型,促进自动驾驶研究发展。
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