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Official_Remote_Sensing_Mamba

创新的大型遥感图像密集预测模型

RS-Mamba遥感图像密集预测语义分割变化检测Github开源项目

RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。

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介绍相关项目
falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型，采用Mamba架构，专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀，能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集，实现了对长距离依赖的有效处理，是自然语言处理的高效工具。
ddpm-cd - 基于扩散模型的遥感变化检测方法
DDPM-CDGithub开源项目扩散模型特征提取语义理解遥感变化检测
DDPM-CD项目提出了一种新的遥感变化检测方法,利用预训练的去噪扩散概率模型(DDPM)作为特征提取器。该方法首先在大量遥感图像上预训练DDPM模型,然后微调轻量级变化分类器,利用DDPM提取的特征和变化标签进行训练。实验表明,DDPM-CD在多个变化检测数据集上性能优异,展示了DDPM在变化检测中的有效性。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术，结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像，并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明，便于研究和应用。此外，项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南，以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存，并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
GeoChat - 专为遥感领域打造的视觉语言模型
AIGeoChatGithub开源项目视觉语言模型计算机视觉遥感
GeoChat是一款专门针对遥感领域开发的视觉语言模型。它采用LLaVA-1.5架构，通过新创建的遥感多模态数据集进行训练，能够处理高分辨率遥感图像并进行区域级推理。GeoChat可以完成图像描述、视觉问答和场景分类等多项遥感任务，且具备零样本学习能力。该模型在多个基准测试中表现出色，为遥感图像分析提供了新的解决方案。
mamba-2.8b-hf - Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南
GithubHuggingfaceMambafine-tuningtransformers开源项目模型生成API语言模型
Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能，需安装特定版本的transformers库，并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成，并提供定制的PEFT微调示例，建议使用float32格式进行微调，以更好地支持复杂的自然语言处理任务。
Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能
GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答
Monkey是一个开源的多模态大模型项目，通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统，支持离线和在线部署。此外，项目还开源了多级描述生成数据集，并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具，方便研究人员进行实验和改进。
xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类
GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型
Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法，专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互，高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能，无需模型微调。该项目提供完整文档，包括安装、数据处理、运行指南等，方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面，提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时，MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域，致力于提供全面的学习和实践资源，以推动技术进步和行业发展。
WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台
GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机
WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型，提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示，项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音，增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像（T2I）、补画、扩画及指令编辑，适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成，支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求，是理想的图像生成和编辑助手。
相关项目
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