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Awesome-Mamba-in-Low-Level-Vision

Mamba模型在低级视觉任务中的应用资源汇总

该项目汇总了Mamba状态空间模型在低级视觉任务中的应用资源。涵盖图像恢复、超分辨率、去雨、去雾等多个领域的最新研究。提供论文链接和代码仓库,便于研究者了解和实践这一前沿技术。资源涉及图像处理、视频修复、遥感图像等多个方向,为探索Mamba模型在计算机视觉领域潜力的研究人员提供参考。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型
AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目
MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型,基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据,适用于各种 AI 任务,并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合,优化您的深度学习模型表现。
PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型
GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析
该项目提出了一种名为PointMamba的模型,它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验,应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法,在有效减少计算成本的同时,提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记,并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明,PointMamba在多个数据集上的表现优异,显著降低了GPU内存使用和计算量,为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。
mamba - 线性时间序列建模的突破性架构
GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度
Mamba是一种创新的状态空间模型架构,专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型,Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模,突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型,支持多种硬件平台的推理和评估,展现了优越的性能和灵活性。
Awesome-ICCV2023-Low-Level-Vision - ICCV2023低层视觉研究论文与代码资源汇总
Github低层视觉去噪去模糊图像恢复开源项目超分辨率
该项目整理汇总了ICCV2023会议发表的低层视觉领域论文和相关代码实现。内容涵盖图像恢复、超分辨率、去噪、去模糊等多个研究方向,并进行了分类整理。项目提供论文链接和代码仓库地址,方便研究者快速查找所需资源。同时还收录了其他相关会议的低层视觉论文集合链接,为该领域研究提供全面的参考资料。
MambaVision-S-1K - MambaVision融合Mamba与Transformer的计算机视觉新型架构
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-S-1K是一种新型计算机视觉模型,首次融合了Mamba和Transformer的设计理念。研究者通过改进Mamba结构增强了其视觉特征建模能力,并验证了与Vision Transformer的有效集成。在ImageNet-1K基准测试中,该模型在准确率和效率方面取得了平衡。MambaVision可用于图像分类和特征提取任务,提供了简洁的调用接口。这一创新架构为计算机视觉领域带来了新的研究思路和应用前景。
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。
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-MIM - 掩码图像建模在自监督表示学习中的应用与发展
GithubMasked Image ModelingTransformer开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
该项目汇总了掩码图像建模(MIM)及相关的自监督学习方法。涵盖了从2008年以来的主要自监督学习研究,并展示了其在自然语言处理和计算机视觉领域的发展历程和关键节点。所有内容按时间顺序排列并定期更新,包括相关论文、代码和框架的详细信息,旨在帮助研究者深入理解和应用MIM方法。欢迎贡献相关文献或修正建议。
Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总
ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集
本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台,使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外,仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集,以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。
Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision - CVPR 2020-2024年底层视觉论文代码汇总
CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集
该项目整理了CVPR 2020至2024年底层视觉领域的重要论文和代码,包括超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪等任务。项目为研究人员提供全面资源,促进底层视觉技术发展。此外,还收录了其他相关会议和研究组信息,是计算机视觉研究的重要参考。项目收录了数百篇论文及其相应的代码实现链接,为研究者提供了丰富的学习和实践资源。
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