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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
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架，专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块，支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割，以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装，并提供示例代码，方便研究人员和开发者快速上手使用。
PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型
GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目
PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型，专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练，clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
VisionLLaMA - 基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准
GithubVisionLLaMA图像理解图像生成开源项目计算机视觉预训练模型
VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
Real3D - 基于真实图像的大规模3D重建模型
3D重建GithubReal3D开源项目深度学习自监督学习计算机视觉
Real3D是一种创新的大规模3D重建模型系统，首次实现了使用单视图真实图像进行训练。该系统采用自训练框架，结合3D/多视图合成数据和单视图真实图像，并引入两种无监督损失函数，实现像素和语义层面的模型监督。在包含真实和合成数据、域内和域外形状的四种评估场景中，Real3D均显著优于现有方法。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型，具有出色的区域理解和视觉定位功能，能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位，在多模态引用表达理解基准方面表现优秀，并提供详细的安装、数据准备和训练指南，方便用户进行自定义训练。
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。
image-super-resolution - Keras实现的高质量图像超分辨率，支持多种网络结构和训练脚本
GANGithubImage Super-ResolutionKerasPSNRResidual Dense Networks开源项目
本项目旨在通过实现多种残差密集网络（RDN）和残差在残差密集网络（RRDN）来提升低分辨率图像的质量，并支持Keras框架。项目提供了预训练模型、训练脚本以及用于云端训练的Docker脚本。适用于图像超分辨率处理，兼容Python 3.6，开源并欢迎贡献。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。
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