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cotta

持续测试时间域适应的开源框架

CoTTA持续测试时适应域适应计算机视觉深度学习Github开源项目

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。

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介绍相关项目
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架，通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集，提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表，为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发，并提供详细的安装和使用指南。
t2i-adapter-canny-sdxl-1.0 - T2I适配器结合Canny检测提升稳定扩散XL的条件控制
GithubHuggingfaceT2I-Adapter图像生成开源项目模型深度学习稳定扩散边缘检测
T2I适配器通过Canny边缘检测增强稳定扩散模型的条件控制能力，由腾讯ARC和Hugging Face联合开发。该模型经由多任务学习在超过300万的高分辨率图文对上训练了20000步，实现了文本到图像生成的更高可控性。使用者需安装必要的依赖，并结合指定的模型与调度程序，以提高图像生成质量。
NATTEN - 高效实现多维滑动窗口自注意力的开源库
GithubNATTENNeighborhood Attention开源项目深度学习自注意力机制计算机视觉
NATTEN是一个开源库，专门用于快速实现Neighborhood Attention。该项目支持1D、2D和3D问题空间，提供naive、GEMM以及新型Fused Neighborhood Attention (FNA)等多种后端实现。FNA引入反向传播支持，显著提高了模型训练效率。NATTEN兼容PyTorch 2.0及更高版本，同时支持CPU和CUDA后端，并实现了因果掩码、可变参数和相对位置偏置等功能。
ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型
GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态
ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。
codet5p-220m - CodeT5+：多语言代码理解与生成的开放源代码模型
CodeT5+GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目性能评估模型预训练
CodeT5+是一种开源的多语言模型，支持多种编码器-解码器模式操作，适用于多种代码理解和生成任务。相比原始CodeT5系列，CodeT5+通过多样化的预训练任务和高效的计算方法显著提升性能，支持九种编程语言，并在多个任务中优于现有基线，特别是在HumanEval基准的零样本任务中表现突出。
open-c3 - 全面整合的DevOps平台 优化CI/CD/CO流程
CI/CD/COGithubOPEN-C3开源项目监控系统资源管理运维系统
Open-C3是一套综合性运维系统，旨在优化CI/CD/CO流程。该系统整合了资源管理、监控、Kubernetes集群管理、工单处理、流程自动化、故障自愈、作业平台、发布管理和成本优化等功能。Open-C3提供统一的解决方案，适用于多云环境，采用高效的网络架构和数据传输机制。系统设计注重易维护性和可升级性，各模块保持独立，便于与企业现有系统对接。通过提供全面的运维工具，Open-C3有效简化了企业的日常运维工作。
CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法
CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测
CoDet是一种开放词汇目标检测方法，采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练，在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型，并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。
awesome-image-translation - 综合图像到图像转换技术资源库
Github人工智能图像转换开源框架开源项目深度学习计算机视觉
awesome-image-translation是一个精选的图像到图像转换技术资源库。该项目按年份归类了从2018年前至2024年的研究论文和开源框架，如joliGEN等。这个持续更新的知识库为研究人员和开发者提供了全面的图像转换技术资源，并鼓励社区成员贡献新的内容，以保持资源的时效性和完整性。该资源库涵盖了图像到图像转换领域的广泛内容，包括学术论文、开源框架和其他相关资源。通过年份分类，用户可以方便地追踪技术发展历程。项目的开放性质鼓励社区参与，确保了资源的持续更新和多样性，为图像转换技术的研究和应用提供了宝贵的参考。
MFTCoder - 优化代码大模型性能的多任务微调框架
CodeFuseGithubHumanEvalMFTCoder代码大语言模型多任务微调开源项目
MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。
TTS - 多语言支持和低延迟的先进文本到语音转换技术
Coqui.aiGithubTTS多语言开源项目深度学习语音合成
🐸TTS库提供多达16种语言的高级文本到语音转换模型，支持低于200毫秒的流媒体延迟。它包含丰富的工具用于模型训练和微调，并且拥有超过1100种预训练模型，适用于多语言和多说话人TTS任务。此外，该库还支持高效的语料库分析和管理，为语音合成提供全面支持。
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