Awesome GitHub RepositoriesMulti-Task Vision Training

MMF is a modular framework for building, training, and evaluating vision-and-language models. It provides a configuration-driven experiment system where model, dataset, and training parameters are defined through composable YAML files, alongside a curated model zoo of pretrained checkpoints for state-of-the-art multimodal architectures. The framework includes a multimodal dataset loader that downloads, processes, and batches vision-and-language data, and a vision-language model trainer supporting distributed training, mixed precision, and checkpoint-based resumption. The framework distinguish

UniAD स्वायत्त ड्राइविंग (autonomous driving) के लिए एक एकीकृत डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो परसेप्शन, प्रेडिक्शन और प्लानिंग को एक सिंगल एंड-टू-एंड मॉडल में जोड़ता है। यह एक न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के रूप में कार्य करता है जो रॉ सेंसर डेटा को सीधे ड्राइविंग ट्रेजेक्टरी और मोशन प्लान में मैप करता है। यह प्रोजेक्ट एक प्लानिंग-ओरिएंटेड दृष्टिकोण का रिसर्च इम्प्लीमेंटेशन है जो ऑक्यूपेंसी, मैपिंग और ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग मॉड्यूल को संयुक्त रूप से ट्रेन करता है। यह समग्र ड्राइविंग प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए मल्टी-टास्क परसेप्शन फ्रेमवर्क का उपयोग करता है। यह सिस्टम एंड-टू-एंड ड्राइविंग पाइपलाइन्स, वाहन मोशन ऑप्टिमाइज़ेशन और विज़ुअल फीचर एग्रीगेशन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह पूरे ड्राइविंग प्रोसेस को एक ही ट्रेनिंग साइकिल में रिफाइन करने के लिए विभिन्न स्वायत्त ड्राइविंग कार्यों का समन्वय करता है।

OmniGen एक एकीकृत छवि निर्माण मॉडल और डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो एक ही सिस्टम के माध्यम से टेक्स्ट, छवियों और विज़न कार्यों को प्रोसेस करता है। यह एक मल्टीमॉडल डिफ्यूजन फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है जो विविध विज़न ऑपरेशनों को साझा मॉडल वेट का उपयोग करके एकीकृत छवि संश्लेषण समस्याओं के रूप में मानता है, जिससे बाहरी एडाप्टर मॉड्यूल की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह सिस्टम संदर्भ तस्वीरों से वस्तुओं की पहचान को संरक्षित करने के लिए विषय-संचालित छवि निर्माण का समर्थन करता है और मल्टी-रेफरेंस छवि संश्लेषण की अनुमति देता है। यह एक निर्देश-आधारित छवि संपादक के रूप में भी कार्य करता है, जो प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट के माध्यम से विज़ुअल सामग्री को संशोधित करता है। यह फ्रेमवर्क जेनरेटिव कंप्यूटर विज़न कार्यों तक विस्तारित होता है, जहां एज डिटेक्शन और पोज़ रिकग्निशन जैसे ऑपरेशनों को संश्लेषण कार्यों में बदलकर निष्पादित किया जाता है। विशिष्ट कार्यों पर प्रदर्शन को मॉडल वेट फाइन-ट्यूनिंग और लो-रैंक एडाप्टेशन के माध्यम से सुधारा जा सकता है।

This project is a research framework and toolkit designed for training large-scale vision transformers and multimodal language models. It provides a comprehensive suite for vision-language pretraining, enabling the development of models that map images and text into shared latent spaces. The framework is distinguished by its capabilities in high-fidelity image generation and multimodal research, utilizing normalizing flows and variational autoencoders to produce images from text prompts or class labels. It supports the development of both generative and contrastive models, allowing for a wide