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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

PyContinual - 多任务持续学习的开源Python框架

GithubPyContinual开源项目持续学习神经网络自然语言处理迁移学习

PyContinual是一个开源的持续学习框架,支持语言和图像多种任务类型。框架包含40多种基线方法,可进行任务增量和领域增量学习。它具有易用性和可扩展性,允许研究者快速更改实验设置和添加自定义组件。PyContinual持续集成最新研究成果,提供最新基准测试结果,为持续学习研究提供了全面的实验平台。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

CodeAnalysis - 开源综合代码分析和问题追踪平台

GithubTCA代码分析代码质量开源项目静态分析

TCA是一个开源的综合代码分析和问题追踪平台，集成多种分析工具。支持Java、C++等主流编程语言，可发现代码质量问题、规范缺陷和安全漏洞。平台提供代码检查、度量功能，支持DevOps集成，并开放API便于系统对接。TCA有助于团队持续监控和改进代码质量，适用于各类软件开发项目。

awesome-adapter-resources - 大型预训练神经网络适配器方法工具和论文资源库

AdapterGithubNLPPEFT参数高效开源项目迁移学习

本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法

GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习

TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。

axodox-machinelearning - 基于C++的Stable Diffusion图像生成库，支持ControlNet

C++ControlNetGithubONNXStable Diffusion图像合成开源项目

该库是一款基于Stable Diffusion的图像生成工具，支持txt2img、img2img和图像修复功能，完全采用C++实现，无需依赖Python。其高性能和简化的部署过程非常适用于实时图形应用和游戏开发。库还支持ControlNet，通过输入图像来引导生成过程，并提供GPU加速的特征提取功能，如姿势估计、深度估计和边缘检测。此外，库包含多个代码示例和预编译模型，便于开发者快速集成和测试。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

OpenSTL - OpenSTL：时空预测学习的全面基准和模块化框架

GithubNeurIPS 2023OpenSTLPyTorch开源项目数据集时空预测

OpenSTL是一个全面的时空预测学习基准，涵盖了从合成运动物体轨迹到人体运动、驾驶场景、交通流量和天气预报的多样任务。该框架模块化设计并具有良好的扩展性，支持PyTorch Lightning和原始PyTorch实现。其主要功能包括灵活的代码设计和标准基准，组织严密并易于使用。

AutoStudio - 提升多轮交互图像生成的主体一致性

AutoStudioGithub主体一致性多轮交互式图像生成大语言模型开源项目稳定扩散

AutoStudio是一个创新的多代理框架，专注于解决多轮交互式图像生成中的主体一致性问题。该框架包含主体管理器、布局生成器、监督器和绘图器四个核心组件。通过引入并行U-Net和主体初始化生成方法，AutoStudio实现了连贯多主体图像序列的生成。在CMIGBench基准测试中，该框架在平均Fréchet Inception Distance和平均字符-字符相似度方面分别提升了13.65%和2.83%，展示了其在多轮交互中保持多主体一致性的优异表现。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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