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。

MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目

GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器

MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目，能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构，用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系，实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼，使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时，分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP；使用ViT-L模型时，成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型实现CPU实时运行

GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络

MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型，无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token，有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法，包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异，分别达到70.6%和57.4%的AUC，同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是，MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。

mmdetection - MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱

GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目

MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。

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。

ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型

GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测

Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型，提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景，其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节，请参阅官方文档或参与Discord社区互动。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

yoloair - YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库

GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目

YOLOAir2024版发布，提供多模型支持及改进教程，包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用，如目标检测、实例分割、图像分类等，适用于科研与实际应用。免费提供源代码。

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