amusi/ICCV2025-Papers-with-Code
کاربرد:
این مخزن یک جمع‌آوری از مقالات ارائه‌شده در کنفرانس ICCV 2025 همراه با کدهای باز (open-source) مربوط به آن‌هاست.
هدف اصلی، دسترسی آسان محققان، دانشجویان و توسعه‌دهندگان به آخرین پیشرفت‌های حوزه بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین است، به‌صورتی که علاوه بر مقاله، پیاده‌سازی عملی آن نیز موجود باشد.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی دنبال جدیدترین روش‌های معتبر در حوزه‌هایی مثل تشخیص اشیا، بینایی ماشین، پردازش تصویر یا هوش مصنوعی هستی.
اگر می‌خوای یک مقاله ICCV 2025 رو پیاده‌سازی کنی یا با روش‌های دیگه مقایسه کنی، این مخزن می‌تونه نقطه شروع عالی باشه.
چند مثال از موارد استفاده
- بررسی روش‌های جدید در تشخیص اشیا با کدهای آماده برای اجرا
- استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای انتقال یادگیری در پروژه‌های شخصی
- مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف روی دیتاست‌های استاندارد مثل COCO یا ImageNet
- توسعه پژوهش‌های جدید با الهام از مقالات معتبر و دسترسی سریع به کد
- ##ComputerVision
- ##MachineLearning
- ##ICCV2025
- ##OpenSource
- ##DeepLearning
- ##ObjectDetection
- ##ImageProcessing
- ##AIResearch
- ##PapersWithCode
- ##CVProjects