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HRDA

突破性多分辨率域适应语义分割方法

HRDA是一种创新的多分辨率训练方法,用于无监督域适应的语义分割。它结合高分辨率裁剪保留细节和低分辨率裁剪捕获长程上下文,同时控制GPU内存占用。HRDA在多个基准测试中显著超越现有方法,并可扩展至域泛化。这种方法为自动驾驶等实际应用中的域适应问题提供新思路,推动了计算机视觉技术在复杂场景下的应用。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库
Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应
该项目汇集了领域自适应技术的最新研究论文、代码和相关资源。内容涵盖无监督、半监督、弱监督等多个子领域,以及计算机视觉、自然语言处理等应用场景。论文按主题分类整理,并提供代码实现链接,方便研究人员快速了解该领域前沿进展,是领域自适应研究的重要参考资料库。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器,将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调,该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术,为森林监测和生态研究提供了有力支持。
res-adapter - 扩散模型的无缝分辨率适配器
AI绘图GithubResAdapter分辨率适配图像生成开源项目扩散模型
ResAdapter是一款轻量级分辨率适配器,可集成至各类扩散模型中实现任意分辨率图像生成。无需额外训练和推理,ResAdapter通过少量参数(SD1.5为0.9M, SDXL为0.5M)支持广泛的分辨率范围。项目提供使用指南、预训练权重及与多种模型的集成示例,展示了其在文本生成图像和图像编辑等任务中的应用效果。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
LaRa - 大基线辐射场技术实现突破性进展
3D重建GithubLaRa开源项目机器学习计算机视觉辐射场
LaRa项目开发了创新的大基线辐射场技术,提高了3D重建效率和质量。通过支持半精度训练,该技术实现了收敛速度提升100%以上,性能增益约1.5dB。LaRa能从多视图、文本和单视图输入重建辐射场,在计算效率和重建质量方面取得了显著进展,为3D重建和渲染领域开辟了新途径。
distrifuser - 高效分布式并行推理助力高分辨率图像生成
DistriFusionGPU加速Githubdiffusion模型并行推理开源项目高分辨率
DistriFusion是一种用于高分辨率扩散模型的分布式并行推理算法。该方法无需额外训练,通过多GPU协同工作加速推理过程,同时保持图像质量。其创新的补丁交互技术解决了传统方法的碎片化问题,在高分辨率图像生成任务中显著提升了性能。该项目已在CVPR 2024被评为亮点工作,并开源了相关代码。
ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具
GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络
ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型,平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大,并提供了完整的推理pipeline,适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架
3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉
MagicDrive是一个创新街景生成框架,提供多样化的3D几何控制,包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块,实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频,精确捕捉3D几何特征和场景细节,有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。
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