CoDet

共现引导的开放词汇目标检测方法

CoDet是一种开放词汇目标检测方法，采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练，在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型，并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。

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介绍相关项目

VLDet - 将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习

GithubICLR 2023VLDet图像文本对开放词汇目标检测开源项目物体语言对齐

VLDet是一种开放词汇目标检测方法，通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型，该方法将任务构建为二分图匹配问题，在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能，并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。

detr - Transformer架构重塑目标检测流程

DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉

DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题，在COCO数据集上达到42 AP的性能表现，同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构，实现了图像的高效并行处理，大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型，便于研究人员进行深入探索和实际应用。

CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务

CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉

CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架，通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集，提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表，为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发，并提供详细的安装和使用指南。

rtdetr_r101vd_coco_o365 - 实时目标检测革新者RT-DETR超越传统性能表现

GithubHuggingfaceRT-DETR开源项目模型模型训练深度学习目标检测计算机视觉

RT-DETR通过混合编码器架构和不确定性最小化查询选择方法实现目标检测任务。在COCO数据集测试中，RT-DETR-R101版本达到56.2% AP精度，T4 GPU上处理速度为74 FPS。模型可通过调整解码器层数实现速度与精度的灵活平衡，为实时目标检测领域提供新的技术方案。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型

COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测

Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型

GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型

YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

detr-resnet-50 - DETR 基于Transformer的创新目标检测模型

COCO数据集DETRGithubHuggingfaceResNet-50Transformer开源项目模型目标检测

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合Transformer架构与ResNet-50骨干网络。该模型采用端到端训练方法，简化了传统目标检测流程。经COCO 2017数据集训练后，DETR能高效检测和定位图像中的多个物体，在目标检测任务中实现42.0的平均精度（AP）。其简洁设计和卓越性能为计算机视觉领域带来新的可能。

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