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SportsLabKit

专业体育分析工具包 实现比赛视频数据化

SportsLabKit体育分析目标跟踪数据处理计算机视觉Github开源项目

SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。

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SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化
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Colourlab.ai - 人工智能驱动的高效色彩分级解决方案
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Colourlab.ai整合人工智能与色彩分级技术,为视频创作者提供全面解决方案。平台推出Colourlab AI、Colourpro和Look Designer等多款工具,覆盖40多个相机品牌,满足独立电影到商业内容的多样需求。通过AI简化工作流程,创作者可以更快速、专业地完成色彩处理,将精力集中在创意表达上。Colourlab.ai致力于提升视频制作效率和品质,为行业带来革新性的色彩处理体验。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
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opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。
podos_soccer_model - 开源足球比赛预测模型：基于变压器架构
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Podos是一个开源的足球比赛预测模型，采用变压器架构，拥有276K参数。该模型利用23个输入参数，包括赔率、球队表现和连胜连败等数据进行预测。虽然存在一定的主场偏差，但Podos为足球比赛预测提供了可靠基础，并有潜力进行进一步优化。用户可以直接使用或通过Bettensor平台集成此模型。
langkit - 开源的语言模型监控与分析工具LangKit
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LangKit是一个开源的文本度量工具集，专门用于监控语言模型。它提供多种方法从输入和输出文本中提取相关信号，并兼容数据记录库whylogs。主要功能包括文本质量、文本相关性、安全与隐私、情感与毒性分析。通过简单的安装步骤，用户可以在WhyLabs平台或其他工具中可视化和监控这些度量结果，从而确保语言模型的安全和性能。
myvision - 免费在线图像标注工具
COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习
MyVision是一款免费在线图像标注工具，旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象，保障数据隐私。无需任何设置，只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程，并支持英文和中文。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。
pupil - 社区驱动的开源眼动追踪平台
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Pupil是一个社区驱动的开源眼动追踪平台项目，提供Pupil Core移动眼动追踪硬件。该平台使用Python和C++开发，为研究人员和开发者提供灵活的工具。用户可直接下载应用程序，开发者可通过API、插件开发或源代码运行与软件交互。项目采用GNU Lesser General Public License (LGPL v3.0)许可，鼓励社区参与和改进。
KoopmanLab - Koopman神经算子 高效求解非线性偏微分方程
GithubKoopmanLabKoopman神经算子偏微分方程开源项目机器学习物理方程求解
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