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glpn-nyu

全球-局部路径网络在单目深度估计中的应用

GLPN模型利用SegFormer作为基础结构,并在NYUv2数据集进行微调,以实现单目深度估计。基于Kim等人的研究,GLPN通过轻量级模块提升深度预测能力,适用于多个深度感知应用场景,帮助增强计算机视觉系统的环境理解能力。

dpt-hybrid-midas - 基于Vision Transformer的单目深度估计模型
DPT-HybridGithubHuggingfaceVision Transformer单目深度估计开源项目模型深度估计计算机视觉
DPT-Hybrid-MiDaS是一款基于Vision Transformer的单目深度估计模型。该模型在140万张图像上训练,利用ViT-hybrid作为主干网络,支持零样本深度估计。在多个数据集上,DPT-Hybrid-MiDaS展现出优于传统方法的性能。这一开源模型为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了有力工具,可用于进一步的微调和应用开发。
depth_anything_vitl14 - 先进的计算机视觉深度估计开源框架
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度学习计算机视觉
depth_anything_vitl14是一个深度估计模型框架,专注于从单张图像中提取深度信息。该框架采用大规模无标记数据训练方式,具备完整的模型部署文档和Python接口。开发者可通过简单的代码调用实现图像深度估计,项目同时提供在线演示平台和技术文档支持。
GLIP - 视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测
GLIPGithub开源项目目标检测计算机视觉零样本学习预训练
GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。
glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能
GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解
GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型,支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异,与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度,为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。
LGM - 多视图高斯模型实现高质量3D内容创建
3D内容创建GithubLGM多视图开源项目高分辨率高斯模型
LGM是一种大规模多视图高斯模型,用于创建高分辨率3D内容。该模型可将文本或图像转换为高质量3D模型,并支持快速推理和训练。项目开源了完整代码、预训练权重和演示应用,为3D内容创作提供了实用工具。LGM在3D重建的精度和效率上有显著提升,推动了计算机图形学和视觉领域的发展。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型,在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务,并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力,可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文,研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
GLaMM-GranD-Pretrained - 基于GranD数据集的区域级理解和分割预训练模型
GLaMM-GranD-PretrainedGithubHuggingface图像分割大规模数据集开源项目模型深度学习计算机视觉
GLaMM-GranD-Pretrained是基于GranD数据集预训练的模型,专注于区域级理解和分割掩码生成。GranD数据集包含7.5百万个独特概念和810百万个带分割掩码的区域,通过自动化注释流程生成。该模型为计算机视觉任务提供高级像素分割能力。研究者可通过GitHub或Hugging Face获取模型,并参考相关论文和项目页面深入了解。
dpt-beit-large-512 - BEiT架构驱动的高性能单目深度估计模型
BEiTDPTGithubHuggingfaceMiDaS单目深度估计开源项目模型计算机视觉
dpt-beit-large-512是一款基于BEiT架构的单目深度估计模型,采用512x512高分辨率在140万张图像上训练。模型能从单一图像推断详细深度信息,在多项基准测试中表现卓越。作为MiDaS v3.1系列中的佼佼者,该模型在3D重建、自动驾驶等计算机视觉任务中展现出强大的深度估计能力。
VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS
GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验
VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验,展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频,了解如何应用这项前沿技术。
depth_anything_vits14 - 大规模无标签数据训练的开源深度估计工具
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度感知计算机视觉
Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型,通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口,支持518x518分辨率的图像深度估计,具备良好的泛化能力。采用模块化设计,支持自定义图像预处理和批量处理功能,可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。
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