需求人群:
["计算机视觉领域的研究人员可以基于该代码库进行视觉表示学习算法的研究","视觉表示模型的开发者可以基于该代码库快速实现视觉表示模型的训练"]
使用场景示例:
研究人员可以基于该代码库的StableRep实现训练一个文本到图像模型生成的合成图像的视觉表示模型
开发者可以利用该代码库中的Scaling项目的代码实现大规模视觉表示模型的训练
使用SynCLR项目提供的代码和模型实现仅从合成数据中学习高质量的视觉表示
产品特色:
提供StableRep、Scaling和SynCLR三个学习合成视觉表示的项目实现
开源代码,可以训练自定义的视觉表示模型
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基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架
Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。
学习模型间字符串关系,检查视觉世界
这篇论文系统评估了大型语言模型(LLMs)生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力,并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息,但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像,但在图像生成和纠正方面的结果表明,准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外,利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验,突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。
革命化的家庭护理方式,从婴儿到老年人。
AiWatchfulCompanion是一款旨在改变我们照顾亲人方式的应用程序,它通过使用人工智能技术,为远离家乡的护理者提供实时的关怀和支持。该应用利用计算机视觉和音频分析,实时响应亲人的需求,提供连续的安全和健康保障。它还具备紧急响应功能,在无法联系到护理者时,能够向紧急服务提供事故位置。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
TikTok验证码解决API
SadCaptcha是一个解决TikTok验证码的插件,它可以快速、准确地解决TikTok的旋转、拼图和3D形状验证码。它使用先进的计算机视觉算法,能够高效解决验证码,并且适用于任何设备和屏幕分辨率。
AI代码查找器,快速找到AI论文的代码实现
AI Code Finder是一个免费的浏览器插件,可以快速找到任何AI研究论文的代码实现。它能够自动在Google、ArXiv、学术搜索引擎、论坛等网站上找到与论文相关的代码链接,并提供CODE按钮供用户点击跳转到开源代码实现。用户还可以创建提醒以获取最新的代码实现、作者的最新工作和最新进展。此插件适用于从事人工智能、数据科学、计算机视觉、语音识别、深度学习和大型语言模型等领域的工程师、研究人员、开发人员和技术领导者。
将您的照片变为生动的3D角色,并使用Mug Me,Emojimation和Pose Controls创建有趣的生动表情。
Mug Life通过将计算机图形学专业知识与最新的计算机视觉技术相结合,创造出令人惊叹的3D角色。其技术分为三个阶段:拆解、动画和重构,结合社交平台,让用户能够连接和分享创作。
鹿班是一款智能设计工具,可快速生成商品主图等。
鹿班是一款基于人工智能技术的智能设计工具,可根据商品图片和设计模板自动生成商品主图、钻展图、旺铺海报等营销图片。它利用计算机视觉和深度学习技术,能快速理解图像内容并生成设计作品。鹿班大大提高了设计效率,满足电商营销设计图制作的高强度需求,同时生成的设计作品质量也有保证。鹿班同时支持在线协作,企业客户可以上传自有设计模板,供分布式团队远程协作使用。这款工具主要面向电商、品牌营销等领域,提供便捷高效的设计即服务能力。
Phi-3 Mini-128K-Instruct ONNX优化模型促进推理加速
Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
大语言模型驱动的AI饮食记录员,智能识别、营养分析、个性化推荐。
胃之书 AI是一款利用大语言模型驱动的饮食记录应用,通过先进的计算机视觉技术实现食物图像识别、营养分析和个性化推荐。用户可探索食物文化故事,增加饮食趣味性。
新模型,多种型号,AI驱动合成数据训练
WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型,包含三种型号:8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统,通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法,优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应,提供多样化的对话能力,适用于多种编程和开发场景。
建立未来无法实现的业务自动化
Open Agent Studio是一个无需编写易碎代码选择器或计算机视觉,就能够使用简单的英语来建立以前无法实现的业务自动化的新一代RPA工具。我们引入了强大的新RPA概念,例如“语义目标”,以简单的语言来创建比之前一代易碎代码选择器更稳健且易于使用的代理程序。用户可以使用Agent Recorder记录点击、鼠标移动和键盘输入,以便快速构建和编辑代理程序。Open Agent Studio是一个独特的无代码合作伙伴构建工具,为用户提供了一种在其他所有RPA工具中都无法实现的解决方案。
基于AI的虚拟人物创作平台
DreamWorld AI 是一家人工智能和计算机视觉研究开发公司,专注于构建下一代AI驱动的数字人类。 该公司的专有AI模型和算法允许用户仅使用一个单镜头设备就能创建、动画和实时表演各种风格的全身数字人物,无需套装、标记或特殊设备。该平台为创作者提供了一个全栈的AI驱动虚拟制作工作站,使创作者能够轻松制作高质量的虚拟人物内容。
Jax 库,计算机视觉研究及更多
Scenic 是一个专注于基于注意力模型的计算机视觉研究的代码库,提供优化训练和评估循环、基线模型等功能,适用于图像、视频、音频等多模态数据。提供 SOTA 模型和基线,支持快速原型设计,价格免费。
AI学习与实践社区,助力每个人实现AI梦想
Datawhale是一个AI学习与实践社区,提供系统的AI学习路线、源码级教程以及竞赛实践等资源。旨在帮助每一个愿意学习和探索的人掌握AI技能,共同塑造数据驱动的世界。网站涵盖数据分析、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等丰富的AI领域知识,并且不断更新前沿的AI技术和大模型应用案例。无论是AI小白还是从业人员,都可以在这里找到切合自身需求的优质学习资源。同时还提供竞赛实践机会,锻炼AI项目落地能力。
华为开源自研AI框架
华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持,一次训练,可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架,主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域,面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分,轻松训练神经网络。框架开源,华为培育AI开发生态。
使用LLMs和计算机视觉自动化基于浏览器的工作流程
Skyvern是一个自动化工具,它结合了大型语言模型(LLMs)和计算机视觉技术,用于自动化基于浏览器的工作流程。它提供了一个简单的API端点,可以完全自动化手动工作流程,替代易碎或不可靠的自动化解决方案。
基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型
Chronos是一系列基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型。时间序列通过缩放和量化转换为一系列标记,然后使用交叉熵损失训练语言模型。训练完成后,通过给定历史上下文采样多个未来轨迹,获得概率性预测。Chronos模型已经在大量公开可用的时间序列数据和使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。
将2D RGB照片和视频转换为3D空间照片和视频
Depthify.ai是一个工具,可以将RGB图像转换为与Apple Vision Pro和Meta Quest兼容的各种空间格式。通过转换RGB图像为空间照片,可以为各种计算机视觉和3D建模应用提供支持。它可以生成深度图、立体图像和HEIC文件,可在Apple Vision Pro上使用。
生成合成数据,训练和对齐模型的工具
DataDreamer是一个强大的开源Python库,用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用,极其高效,且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点,并简化了数据集和模型的共享。
计算机视觉自动化和RPA工具
U-xer是一款基于计算机视觉的测试自动化和RPA工具,旨在自动化屏幕上看到的任何内容,包括Web和桌面应用程序。它具有易用和高级两种模式,可以满足非技术用户和高级用户的不同需求。U-xer能够识别屏幕,像人类一样解释屏幕内容,实现更自然、准确的自动化。它适用于各种应用场景,包括Web应用程序、桌面软件、移动设备等,并提供定制化解决方案。U-xer的定价和定位请查看官方网站。
以自我为中心的合成数据生成器
EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统,它能够模拟头戴设备(HMDs)的相机装置,并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释,适用于自我感知任务。
YOLOv8目标检测跟踪模型
YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本,能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。相比之前版本,YOLOv8在检测速度和精确度上都有很大提升,同时支持多种额外的计算机视觉任务,如实例分割、姿态估计等。YOLOv8可通过多种格式部署在不同硬件平台上,提供一站式的端到端目标检测解决方案。
基于视频的3D场景重建
VisFusion是一个利用视频数据进行在线3D场景重建的技术,它能够实时地从视频中提取和重建出三维环境。这项技术结合了计算机视觉和深度学习,为用户提供了一个强大的工具,用于创建精确的三维模型。
给视觉语言模型赋予空间推理能力
SpatialVLM是一个由谷歌DeepMind开发的视觉语言模型,能够对空间关系进行理解和推理。它通过大规模合成数据的训练,获得了像人类一样直观地进行定量空间推理的能力。这不仅提高了其在空间VQA任务上的表现,还为链式空间推理和机器人控制等下游任务打开了新的可能。
Vision Arena是一个面向计算机视觉领域的开源模型测试平台
Vision Arena是一个由Hugging Face创建的开源平台,用于测试和比较不同的计算机视觉模型效果。它提供了一个友好的界面,允许用户上传图片并通过不同模型处理,从而直观地对比结果质量。平台预装了主流的图像分类、对象检测、语义分割等模型,也支持自定义模型。关键优势是开源免费,使用简单,支持多模型并行测试,有利于模型效果评估和选择。适用于计算机视觉研发人员、算法工程师等角色,可以加速计算机视觉模型的实验和调优。
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