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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。

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表,涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域,助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
Awesome-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究
GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护
本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文,重点探讨大语言模型(LLM)的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则,旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。
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。
Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型
GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目
Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
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-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。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究,通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间,单张图像、连拍和视频的图像类型,以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外,项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文,为研究人员提供全面的参考资源。
Awesome-Computer-Vision-Paper-List - AI顶会论文集大全 一站式检索平台
CVPRGithubICCVNeurIPS人工智能会议开源项目论文收集
项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文,覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站,确保信息准确。资源库持续更新,是AI研究人员的重要参考工具。
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。
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