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基于模型的图像信号处理工具

AISP开源项目 – 基于模型的图像信号处理
AISP开源项目 – 基于模型的图像信号处理

AISP是一个基于模型的图像信号处理工具，利用可学习字典来提高图像处理的效率和效果。该项目旨在通过先进的算法和模型，优化图像信号的重建和处理，适用于各种图像处理任务。
3PSDF开源项目 – 学习任意拓扑表面的签名距离函数
3PSDF开源项目 – 学习任意拓扑表面的签名距离函数

3PSDF是一个用于学习任意拓扑表面的签名距离函数的项目，采用三极点方法，能够高效地重建复杂表面。
Teammate Lang官网 – 全方位的LLM应用解决方案
Teammate Lang官网 – 全方位的LLM应用解决方案

Teammate Lang是针对LLM应用开发与运营的全能解决方案，通过无代码应用构建器、提示管理器、内置多模态AI及A/B测试与分析等功能，提高LLM应用的价值交付、可靠性和投资回报率。
Flow Matching开源项目 – 基于流匹配技术的高质量数据生成
Flow Matching开源项目 – 基于流匹配技术的高质量数据生成

Flow Matching是一个基于PyTorch的生成模型实现，利用流匹配技术将简单分布转换为复杂分布，旨在生成高质量的数据样本，广泛应用于图像生成、数据增强等多种生成任务。
remove cand官网 – 智能背景去除工具
remove cand官网 – 智能背景去除工具

remove cand 是一个利用人工智能技术自动去除图像背景的网站，用户只需上传图像即可完成背景移除，适用于多种场景。
Few-shot learning with noisy labels开源项目 – 处理噪声标签的少样本学习方法
Few-shot learning with noisy labels开源项目 – 处理噪声标签的少样本学习方法

一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。
Caffe官网
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UC伯克利研究推出的深度学习框架
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