lotus-depth-g-v1-0

新一代视觉深度预测与密集估计模型

Github 模型密集预测开源项目深度预测 Lotus 扩散模型 Huggingface 视觉基础模型

Lotus是一个开源的视觉基础模型，主要用于图像深度估计和密集预测任务。该项目提供完整的模型实现和在线演示平台，可应用于3D场景重建、深度感知等计算机视觉领域。模型采用Apache-2.0许可协议发布，支持学术研究和商业应用开发。

MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric - 基于3D的高精度图像匹配技术

3D视觉GithubHuggingfaceMASt3R图像匹配开源项目模型深度学习模型计算机视觉

MASt3R是一款开源的图像到3D匹配模型，采用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器架构。它结合了CatMLP和DPT技术，能够处理多种分辨率的图像输入。该模型在GitHub上提供了完整的代码和使用说明，适用于需要高精度3D视觉的研究和应用。MASt3R为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了一个强大的工具，有助于推动3D视觉技术的发展。

DUSt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_dpt - ViT架构的多分辨率3D几何视觉模型用于深度估计

DUSt3RGithubHuggingface三维视觉图像处理开源项目模型深度学习计算机视觉

该模型使用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器构建，采用DPT结构设计。支持处理512x384至512x160等多种分辨率图像，为3D几何视觉提供简化实现方案。开发者可通过PyTorch快速部署使用，模型由NAVER开源并遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议。

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。

cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B - 双语视觉语言模型，支持大规模文本和图像解析

CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解

CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型，支持中文和英文，表现出显著性能提升，比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率，特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上，用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验，适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。

llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉

模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用，采用多样化的数据集提升不同任务表现，适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型

这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型，包含900亿参数。通过FP8量化技术优化，将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成，主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型

CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

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