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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。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
wetts - 端到端文本转语音开源工具包
GithubWeTTS多平台支持开源数据集开源项目端到端模型语音合成
WeTTS是一个开源的端到端文本转语音(TTS)工具包,专注于生产级和设备端应用。它支持多语言处理,提供预训练模型,并可在x86、Android和树莓派等多种平台上运行。WeTTS采用VITS等先进的端到端模型,结合WeTextProcessing进行文本规范化,并使用基于BERT的统一前端处理中文语音合成。该工具包支持多个开源数据集,为研究者和开发者提供高质量、易用的TTS解决方案。
T-GATE - 研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制
GithubTGATE图像生成开源项目扩散模型自注意力跨注意力
TGATE项目研究了在文本到图像扩散模型中的时序注意机制。研究发现,交叉注意输出在几步推理后可以收敛到固定点,通过采用缓存和重用这些输出的方式,无需额外训练,即可提升现有模型的运行速度10%–50%。TGATE易于集成,提供快速图像生成,适用于CNN U-Net、Transformer和Consistency Model。
liquid_time_constant_networks - Liquid Time-Constant Networks (LTC) 的代码库
BPTTGithubLiquid time-constant NetworksTensorFlowcontinuous-time modelspython3开源项目
本项目提供了Liquid time-constant Networks等连续时间模型的官方训练资源。支持使用TensorFlow和Python进行模型训练与评估,适用于手势分割、房间占用检测、交通量预测等多种数据集。通过详细的步骤和参数设置指导,科研人员和开发者可以优化并存储训练结果,深入探索连续时间模型的应用。
tt-metal - Python与C++神经网络运算库
GithubGrayskull模组TT-MetaliumTT-NNWormhole模组开源项目神经网络
TT-NN 提供灵活的神经网络运算功能,支持包括ResNet-50和BERT-Large在内的多种模型,能够实现高效的端到端和设备间的数据吞吐量。其兼容N150和N300卡的Wormhole模型,及适用于TT-QuietBox和TT-LoudBox的高性能模型,能满足不同硬件需求。结合TT-Metalium低级编程模型,提供丰富的开发指导和API参考,有助于在Tenstorrent硬件上高效地进行神经网络训练和推理。
CNTK - 深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN
CNTKGithubONNX开源开源项目深度学习神经网络
CNTK,微软的开源深度学习工具包,支持多种模型,包括DNN、CNN和RNN。具备自动微分和GPU并行化等高级功能,简化开发和训练流程,并完美支持ONNX,兼容多种AI框架。
PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署
GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉
PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件,支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件,注重产业应用,帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。
AI-TDD - GPT驱动的测试驱动开发工具,自动生成验证通过的代码
AI + TDDBunGPTGithub前端测试开源项目测试驱动开发
AI-TDD项目使用GPT技术,通过编写测试用例自动生成代码,实现高效测试驱动开发。简单易用的命令行安装和配置,使AITDD能够无缝集成到现有开发流程中,支持Jest和Testing Library等前端测试框架。AI-TDD使用OpenAI最新GPT模型,确保代码的准确性和合规性,实现自动化测试验收。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目,能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构,用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系,实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼,使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时,分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP;使用ViT-L模型时,成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成
AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割
AbSViT是一个创新视觉注意力模型,采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异,尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景,并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向,有望在多种视觉任务中发挥重要作用。
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