精选计算机视觉工具：AI应用、网站与开源项目大全
探索PyTorch对抗性攻击:Torchattacks库详解
Torchattacks是一个功能强大的PyTorch库,提供了丰富的对抗性攻击方法来生成对抗样本。本文深入介绍Torchattacks的特性、使用方法和支持的攻击算法,帮助读者全面了解这一对抗性攻击工具包。
Xtreme1: 全方位多模态数据标注和注释平台
Xtreme1是一个开源的多模态数据训练平台,支持3D LiDAR点云、图像和大语言模型的数据标注与注释。它为计算机视觉和LLM领域的机器学习挑战提供了高效的数据处理解决方案。
InstructCV: 将文本到图像扩散模型转化为多任务视觉通用模型
InstructCV是一种创新的指令调优方法,可以将文本到图像的扩散模型转变为多任务视觉通用模型,为计算机视觉任务提供统一的语言接口,实现了多种视觉任务的高效执行。
Segment Anything Model: 一场计算机视觉领域的革命
本文全面介绍了Meta AI推出的Segment Anything Model (SAM)及其在计算机视觉领域引发的重大影响。文章详细讲解了SAM的工作原理、创新之处、应用领域以及衍生研究,展示了SAM作为基础模型在计算机视觉任务中的巨大潜力。
扩散模型:方法与应用的全面综述
本文对扩散模型的研究进展进行了全面综述,涵盖了算法改进、应用领域拓展以及与其他生成模型的关联等多个方面,旨在为读者提供对扩散模型的系统认知。
Masked Image Modeling: 深度学习中的新范式
本文全面介绍了Masked Image Modeling (MIM)这一新兴的自监督学习范式,探讨了其原理、发展历程、主要方法以及在计算机视觉等领域的应用,为读者提供了MIM技术的系统性综述。
PyTorch深度学习:从入门到精通
本文介绍了一个全面的PyTorch深度学习课程,涵盖了从基础到高级的各个方面,包括PyTorch基础、神经网络分类、计算机视觉、自定义数据集等内容,适合深度学习初学者学习。
图神经网络研究综述:从基础到前沿
本文全面介绍了图神经网络(GNN)的发展历程、基本原理、主要模型以及最新研究进展,为读者提供了GNN领域的系统性概览。
MVision AI - 引领放射治疗领域的人工智能解决方案
MVision AI是一家专注于放射治疗领域的人工智能公司,其GBS™解决方案为放射治疗的轮廓勾画、比较和持续教育提供了全面的自动化支持,帮助医疗机构提高治疗效率和质量。
计算机视觉最佳实践与示例：Microsoft computervision-recipes 项目解析
Microsoft 推出的 computervision-recipes 项目为计算机视觉任务提供了全面的工具和示例,展示了最佳实践和实现指南。本文深入解析该项目的主要特点和应用场景,为从事计算机视觉开发的读者提供有价值的参考。
Deep Learning Drizzle: 全面了解深度学习和人工智能的开放课程资源
Deep Learning Drizzle 是一个汇集了来自世界顶尖大学和机构的深度学习、机器学习、强化学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的开放课程资源。本文将详细介绍这个项目,探讨其丰富的课程内容以及对AI学习者的价值。
CVPR 2024论文与代码汇总:计算机视觉领域最新研究进展
本文全面总结了CVPR 2024会议接收的论文及其开源代码,涵盖了计算机视觉领域的多个研究方向,为研究人员提供了最新的学术动态和技术参考。
Transformers学习指南：从入门到精通
本文为您提供了一份全面的Transformers学习指南，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，帮助您深入理解这一革命性的深度学习模型架构。
2020年人工智能领域最具影响力的论文综述
本文对2020年人工智能领域最具影响力的28篇论文进行了全面综述,涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型等多个方向,展现了AI技术的最新进展。
2021年人工智能领域重大突破回顾与展望
本文全面梳理了2021年人工智能领域的重大突破和前沿进展,涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型等多个方向,深入解读了代表性研究成果及其潜在影响,为读者呈现AI技术发展的最新动态。
LearnOpenCV：计算机视觉和人工智能学习的宝库
LearnOpenCV是一个致力于传播计算机视觉、机器学习和人工智能知识的综合性平台。通过丰富的教程、代码示例和视频内容，它为学习者提供了从入门到精通的全方位学习资源，助力每个人在这个快速发展的领域中取得成功。
PyTorch实用教程(第二版):从入门到工业落地的全面指南
《PyTorch实用教程》(第二版)是一本全面的深度学习实战指南,涵盖了PyTorch基础、计算机视觉、自然语言处理、大语言模型以及推理部署等内容,旨在帮助读者快速掌握PyTorch,并具备独立开发AI应用的能力。
SAHI: 一个轻量级的大规模目标检测与实例分割视觉库
SAHI是一个用于执行大规模目标检测和实例分割的轻量级视觉库,它通过切片辅助超推理技术解决了小目标检测和大图像推理的实际问题。
Monodepth2: 突破性的单目深度估计技术
Monodepth2是一种创新的自监督单目深度估计方法,能够从单张图像中准确预测深度信息,在计算机视觉和自动驾驶领域具有广泛应用前景。
计算机视觉论文速递:每日更新的CV/AI优质论文资源库
daily-paper-computer-vision是一个记录和分享计算机视觉、深度学习、机器学习等领域最新优质论文的GitHub项目,为研究人员提供了便捷的论文检索和阅读渠道。
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