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cotta

持续测试时间域适应的开源框架

CoTTA是一个开源项目,专注于持续测试时间域适应研究。该项目实现了CoTTA、AdaBN和TENT等方法,用于解决图像分类和语义分割任务中的域适应问题。支持CIFAR、ImageNet和Cityscapes到ACDC等数据集的迁移实验,并提供了详细的实验指南和性能基准。这个框架有助于提升机器学习模型在变化环境中的适应能力,为计算机视觉领域的研究人员提供了实用工具。

C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用
GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉
C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法,在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南,涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向,对推进多标签图像分类技术具有重要意义。
CCTag - 检测和定位同心圆标记的高效工具库
CCTagCUDAGPUGithub开源项目检测计算机视觉
CCTag库是一款用于检测和定位同心圆标记的高效工具,兼容CPU和GPU实现。基于CVPR 2016会议论文,该库在严苛条件下表现出色。支持CUDA 8.0及更新版本,建议使用平面支撑材料以保证检测准确性。提供详细文档和持续集成支持,适用于Windows和Linux系统。
CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现
CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目
CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer,优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构,包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。
contrastive-unpaired-translation - 基于对比学习的无监督图像转换
Contrastive Unpaired TranslationCycleGANGithubPyTorch图像到图像转换对比学习开源项目
CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法,采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用,并且无需手工设计损失函数和反向网络,适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境,适合在NVIDIA GPU上运行,整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发,并在ECCV 2020会议中展示。
cvat - 交互式视频和图像标注工具,支持数据驱动的AI开发
AI自动标注CVATDockerGithub开源项目数据标注工具计算机视觉
CVAT是一个计算机视觉的交互式视频和图像标注工具,被全球数万用户和企业广泛使用。提供免费在线版和自托管解决方案,支持Roboflow和HuggingFace集成。支持多种标注格式,并通过自动标注功能加速标注过程。企业用户可享受高级功能和专业支持服务。
TATS - 创新长视频生成框架 基于时间无关VQGAN和时间敏感Transformer
GithubTATSTransformerVQGAN开源项目视频生成长视频生成
TATS项目是一个创新的长视频生成框架,通过结合时间无关的VQGAN和时间敏感的Transformer模型,实现了高效的长视频生成。该技术仅需使用数十帧视频进行训练,就能利用滑动窗口方法生成包含数千帧的连贯视频。TATS支持无条件生成以及基于文本、音频等条件的视频生成,为视频内容创作开辟了新的可能性。
aitlas - 地球观测人工智能工具箱简介
AiTLASGithub人工智能地球观测开源项目机器学习遥感
AiTLAS是一个开源的地球观测人工智能工具箱,集成了先进的机器学习方法和地球观测数据集。它适用于土地利用分类、作物预测、对象定位等多种任务。该工具箱旨在帮助地球观测专家应用新型AI方法,并为AI研究人员提供标准化的地球观测数据。AiTLAS支持Python 3.7+,提供文档和示例,便于安装和使用。
ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架
ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应
ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
nnDetection - 自适应医学目标检测框架
GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断
nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。
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