Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2 Meta 开源了它的计算机视觉基础模型 DINOv2，源代码托管在上，和 Meta 近期开源的其它 AI 模型一样，采用的是非商用的 CC-BY-NC 4.0 许可证。DINOv2 是基于 Vision Transformer (ViT)架构，使用一个包含 1.42 亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta 称 DINOv2 模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主

EasyCV是一个涵盖多个领域的基于Pytorch的计算机视觉工具箱，聚焦自监督学习和视觉transformer关键技术，覆盖主流的视觉建模任务例如图像分类，度量学习，目标检测，关键点检测等。 核心特性： SOTA 自监督算法 EasyCV提供了state-of-the-art的自监督算法，有基于对比学习的算法例如 SimCLR，MoCO V2，Swav， Moby，DINO，也有基于掩码图像建模的MAE算法，除此之外我们还提供了标准的benchmark工具用来进行自监督算法模型的效果评估。 视觉Transformers EasyCV聚焦视觉transformer技术，希望通过一种简洁的方式让用户方便地使用各种SOTA的、基于自监督预训练和imagenet预训练的视觉transformer模型，例如ViT，Swin-Transformer，Shuffle Transformer，未来也会加入更多相关模型。此外，我们还支持所有timm仓库中的预训练模型. 易用性和可扩展性 除了自监督学习，EasyCV还支持图像分类、目标检测，度量学习，关键点检测等领域，同时未来也会支持更多任务领域。 尽管横跨多个任务领域，EasyCV保持了统一的架构，整体框架划分为数据集、模型、回调模块，非常容易增加新的算法、功能，以及基于现有模块进行扩展。 推理方面，EasyCV提供了端到端的简单易用的推理接口，支持上述多个领域。 此外所有的模型都支持使用PAI-EAS进行在线部署，支持自动伸缩和服务监控。 高性能 EasyCV支持多机多卡训练，同时支持TorchAccelerator和fp16进行训练加速。在数据读取和预处理方面，EasyCV使用DALI进行加速。对于模型推理优化，EasyCV支持使用jit script导出模型，使用PAI-Blade进行模型优化。 | #计算机视觉 #工具

【Meta发布「分割一切」AI 模型，CV或迎来GPT-3时刻】「对于 Meta 的这项研究，我认为是计算机视觉领域的 GPT-

【Meta发布「分割一切」AI 模型，CV或迎来GPT-3时刻】「对于 Meta 的这项研究，我认为是计算机视觉领域的 GPT-3 时刻之一。它已经了解了物体的一般概念，即使对于未知对象、不熟悉的场景（例如水下图像）和模棱两可的情况下也能进行很好的图像分割。最重要的是，模型和数据都是开源的。」 #抽屉IT

《深度学习计算机视觉实战 》

《深度学习计算机视觉实战 》 简介：深度学习计算机视觉实战是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #深度学#深度学习计算机视觉实战#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/d3e5dca3364a

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档 该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最先进的库中汲取灵感，并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。 这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级，从而显着缩短“上市时间”。此外，示例笔记本将用作指南，并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。 示例以和的形式提供。所有示例都使用 PyTorch 作为底层深度学习库。 | #计算机视觉

斯坦福《CS231A计算机视觉：从3D重建到识别》课程资料

斯坦福《CS231A计算机视觉：从3D重建到识别》课程资料 介绍计算机视觉中的概念和应用，主要涉及几何和3D理解。主题包括：相机和投影模型，低级图像处理方法，如滤波和边缘检测;中级视觉主题，如分割和聚类;从立体进行形状重建;高级视觉主题，例如学习的低级视觉表示;深度估计和光学/场景流;6D姿势估计和对象跟踪。先决条件：线性代数，基本概率和统计。 || #计算机视觉