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伪装物体检测研究进展综述与资源汇总

伪装物体检测计算机视觉深度学习图像分割数据集Github开源项目

本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。

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介绍相关项目
awesome-security - 网络安全资源与开源工具精选
Github入侵检测安全监控开源项目漏洞扫描网络安全蜜罐系统
该项目汇集了丰富的网络安全资源,包括开源软件、库、文档和书籍等。内容涵盖网络、终端、威胁情报、社会工程等多个领域,并细分为扫描、监控、入侵检测、蜜罐等子类别。这一全面的资源库可为安全从业者提供有价值的参考,有助于提升网络防御能力。
awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编
Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习
本项目收录了最新的159篇深度学习模型解释性相关论文，便于研究人员和工程师深入了解模型内部原理及行为。这些论文按引用次数排序，涵盖多个学科领域，提供了相应代码资源，帮助用户更好地应用解释性技术。页面内容定期更新，保障最新研究成果的收录和呈现。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表，包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据，减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域，适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接，帮助用户了解和应用半监督学习技术。
awesome-creative-coding - 创意编码资源大全 入门到精通的综合指南
Github交互设计创意编程图形编程开源项目数据可视化生成艺术
该项目收录了创意编码领域的丰富资源,包括工具、框架、课程和学习材料,适合初学者到中级水平的开发者。涵盖Processing、openFrameworks等主流框架,以及WebGL、图形学等核心主题。内容涉及交互设计、信息可视化和生成艺术等领域,为创意编码爱好者提供全面的学习参考。
Awesome-Video-Diffusion - 人工智能视频生成与编辑技术资源大全
AI视频Github开源项目扩散模型文本到视频视频生成视频编辑
本文汇集了视频生成、编辑、修复和理解领域的最新扩散模型研究。内容包括开源工具箱、基础模型、评估基准和指标等。涵盖基础视频生成、可控生成、长视频生成、3D视频生成等多个方向，为视频AI技术研究和开发提供全面参考。
Surface-Defect-Detection - 表面缺陷检测数据集及关键研究论文汇总
Github工业应用开源项目数据集深度学习表面缺陷检测计算机视觉
本项目汇总了表面缺陷检测领域的开源数据集和关键研究论文,包含2017年以来的重要文献。项目着重解决小样本和实时性问题,提供钢材、太阳能电池板、金属、PCB等多个工业领域的缺陷数据集。这些数据集支持缺陷分类、定位和分割任务,为工业视觉检测研究提供重要参考资源。
awesome-digital-human - 数字人技术资源集锦 涵盖3D头像生成到虚拟试衣
3D头像生成3D重建Github人体动画开源项目数字人类计算机图形学
该项目整理了数字人领域的前沿研究和资源,包括3D人体重建、头部重建、动画生成等多个方向。内容涉及学术论文和工业应用,涵盖3D头像生成、服装建模、人体重塑等热点。为研究人员和开发者提供了解数字人技术最新进展的全面参考。
awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源，包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等，从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果，囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态，适合研究人员和开发者参考，用户亦可贡献资源，共同完善这一知识库。
Awesome-Denoise - 图像与视频去噪技术的最新研究分类
Awesome-DenoiseGithub图像降噪基准数据集开源项目自监督学习视频降噪
本项目汇总了图像与视频去噪领域的多项最新研究，通过色彩空间、图像类型和噪声模型进行分类。包含RGB、Raw以及两者兼顾的色彩空间，单张图像、连拍和视频的图像类型，以及多种噪声模型如加性白高斯噪声、泊松高斯噪声和基于生成对抗网络的噪声模型。此外，项目还整理了多个基准数据集和自监督去噪的研究论文，为研究人员提供全面的参考资源。
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