multispectral-object-detection

多光谱图像融合的高效目标检测方法

多光谱目标检测 Transformer 跨模态融合 YOLOv5 计算机视觉 Github 开源项目

该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

yolov10n - YOLOv10n：实时对象检测的创新技术

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉

YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展，结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理，保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用，提供了快速的目标物体检测及识别功能，支持优化模型上传至相关平台，提升模型精度与效率。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破

GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端

YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。

YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用

GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

FCOS - 完全卷积单阶段对象检测技术

FCOSGithubResNet-50卷积神经网络开源项目性能提升目标检测

FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，通过避免使用锚点框，提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上，FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分，并在各种模型和硬件上表现出色，包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比，FCOS在ResNet-50平台上表现更佳（38.7对36.8的AP），且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现，并引入了多项优化和改进。

multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器

CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉遥感

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源

Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目

awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。

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-101 - DETR目标检测模型：结合ResNet-101与Transformer架构

COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉

DETR是一种创新的端到端目标检测模型，结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练，能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数，DETR在目标检测任务中表现优异，达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

相关项目

推荐项目

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com