satellite-image-deep-learning/datasets开源项目 – 用于卫星和遥感图像深度学习的数据集列表

Unsloth 是一个用于训练和推理大型语言模型（LLM）的工具，特别适用于使用 DeepSeek 的 GRPO 算法进行训练。它显著减少了 VRAM 的使用，使得在有限资源下训练 LLM 更加高效。Unsloth 支持多种主流架构优化，如 Llama3、Qwen 等，在消费级显卡上实现 2-5 倍训练速度提升，显存占用降低 70%。此外，Unsloth 还支持本地 QLoRA 微调，适用于多种自然语言处理任务，并提供了适合初学者的 Colab 环境，方便用户快速上手。

CVAT 是一款交互式视频和图像标注工具，专为计算机视觉任务设计。它支持多种标注类型、协作标注、自动标注、数据增强和版本控制，广泛应用于训练深度学习模型、自动驾驶汽车数据标注、医疗图像分割和视频监控等领域。CVAT 提供在线版本和自托管解决方案，支持多种标注格式，并与 Roboflow 和 HuggingFace 等平台集成，加速数据标注流程。

FastLLM是一个动态策略选择的深度学习模型训练代码库，集成了Deepspeed、Megatron、FlashAttention、CudaFusionKernel和编译器技术，旨在优化大规模语言模型的训练效率，提供更加灵活和高效的训练方案。

LLaVA-OneVision 是一个综合性项目，结合了大型数据集和多模态模型（LMMs），旨在推进多模态任务的研究与应用。项目包括一个名为 LLaVA-OneVision-Data 的数据集，特别用于训练模型，并计划开放用于多模态任务的研究与开发。该项目的核心目标是构建通用的视觉语言助手，能够完成各种计算机视觉任务。

AGVM是一个用于密集视觉预测的大批量优化项目，旨在提高深度学习模型在视觉任务中的训练和优化效率。

专门为构建个性化普通话文本转语音(TTS)系统而设计的语音语料库，提供多样的语音样本，适合训练深度学习模型，支持多种语音合成技术的研究与应用，易于扩展和集成到现有的TTS框架中。

3FS（Fire - Flyer文件系统）是专门为AI工作负载优化的高性能分布式文件系统，利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽，实现快速数据访问。在180节点集群中，聚合读取吞吐量能达到6.6TiB/s，25节点集群GraySort基准测试的吞吐量为3.66TiB/分钟，每个客户端节点的KVCache查找峰值吞吐量超过40GiB/s。它处理大型数据集时确保跨计算节点的一致性，并且是开源的，致力于实现高性能AI存储的民主化。

本文介绍了扩散状态空间模型，这是一种用更可扩展的状态空间模型作为基础的架构，取代了传统方法。这种方法可以有效处理更高分辨率的图像，而无需进行全局压缩，从而在整个扩散过程中保留了图像的详细表征。

Xtreme1 是一个为多感官训练数据生成和处理而设计的平台，提供高效的数据标注和管理工具，支持深度学习模型的训练和评估，并且易于集成到现有的工作流程中。用户可以通过友好的界面和丰富的文档快速上手。

高效稀疏注意力机制(NSA)的PyTorch实现，让模型训练更省时省力！该项目通过硬件对齐设计和原生可训练的特性，支持多种稀疏模式，灵活适配不同的深度学习任务，显著提高训练效率，减少资源消耗。

SyntheticAIdata是一个帮助企业生成高质量合成数据的平台，专为训练视觉AI模型而设计。它提供了一种成本效益高的合成数据获取解决方案，支持图像分类、分割和物体检测等多种计算机视觉任务。该平台得到了Microsoft for Startups的支持，并且是NVIDIA Inception项目的一部分。

Superblog是一款专为速度、SEO优化和易用性设计的现代博客平台，用户可以在一分钟内创建和启动博客，省去繁琐的设置和维护，专注于内容创作。

Extracurrify 是一款针对高中生的应用，旨在通过个性化推荐活动、奖项和AP课程，帮助学生根据自己的目标做出明智的选择。此外，该应用利用人工智能根据预算和兴趣，为用户匹配最合适的大学，助力学生的成功旅程。

DebateAI 是一个前沿的网络应用，旨在通过人工智能提升用户的论证技能。用户可以与AI进行辩论练习，锻炼表达和捍卫观点的能力，涵盖多种主题，帮助用户在辩论中更加自信和有说服力。

NOT TO DO app 是一款基于人工智能的应用，旨在帮助用户识别和避免不必要或有害的活动，例如下载不必要的应用程序。通过智能建议，用户可以更专注于重要任务，提高生活和工作的效率。