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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-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库
GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化
该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源,包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题,并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接,为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。
Awesome-Image-Composition - 图像合成领域资源精选 从论文到工具的全面集合
AIGCGithub人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
Awesome-Image-Composition汇集了图像合成领域的核心资源,包括论文、数据集和相关链接。涵盖图像融合、调和、阴影生成和对象放置等多个子领域,该项目为研究人员和开发者提供了全面的参考资料。此外,项目还包含在线演示和实用工具箱,方便用户实践和探索图像合成技术。收录了超过100篇高质量论文和20多个开源工具,是图像合成研究和应用的首选资源库。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展,页面涵盖2024至2016年的相关学术论文,并持续更新。您可浏览详细的文章列表,涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外,网站还提供Pytorch代码,方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总
Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉
本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。
Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述
Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标
本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南
Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习
精选自监督学习资源,覆盖理论研究与各领域实际应用,如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新,已成为AI领域必备的研究与教学资源。
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总
Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标
该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。
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