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全面的计算机视觉深度学习模型集合

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
LeYOLO是一种新型目标检测模型系列,通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头,大幅降低计算负载。在COCO验证集上,LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP,比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性,适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。
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。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型,通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计,在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明,YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平,为实时目标检测领域带来新的发展方向。
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。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
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。
yolov10m - 高效的实时目标检测系统
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10开源项目模型目标检测计算机视觉
YOLOv10m是一个开源的目标检测项目,利用PyTorch模型和COCO数据集实现高效的计算机视觉解决方案。用户可以方便地进行训练、验证,并将模型上传至库,非常适合多种技术水平的使用者进行实时目标检测应用。
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。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型,在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务,并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力,可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文,研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
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