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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。

mamba-minimal - 单文件PyTorch实现的Mamba模型
GithubMambaPyTorch实现开源项目深度学习状态空间模型语言模型
mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时,实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度,但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例,方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。
Awesome-Optical-Flow - 光流研究与应用的顶级文章合集
GithubJoint LearningMulti-Frame Supervised ModelsOptical FlowSupervised ModelsUnsupervised Models开源项目
该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章,展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面,提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容,获取光流技术在不同场景中的应用案例。
mamba-2.8b - 突破性能界限的高效开源语言模型
Apache 2.0GithubHuggingface开源许可开源项目模型法律版权软件许可
mamba-2.8b是一个开源语言模型,采用状态空间模型架构,在性能和效率方面有所突破。该模型参数规模较小,但具有较快的推理速度和良好的文本生成能力。mamba-2.8b为自然语言处理领域提供了新的可能性,适用于需要快速响应的应用场景。研究人员和开发者可以基于此模型探索高效的AI解决方案。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
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。
Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总
Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感
本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。
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。
awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总
Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练
本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
awesome-low-light-image-enhancement - 低光图像增强资源汇总,数据集、技术方法与性能指标
GithubICCV2023datasetslow light image enhancementmethodsmetrics开源项目
本页面提供全面的低光图像增强资源,包含数据集、研究方法(如学习型方法和Retinex方法等)、重要论文及性能评估指标。涵盖ICCV、IEEE、ArXiv等期刊的最新研究,提供多种实用代码资源与社区讨论链接。此资源汇总适用于夜间监控、自动驾驶、荧光显微镜等领域,助力低光照图像处理的发展。
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