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GroundingDINO

语言驱动的开放集目标检测模型

GroundingDINO是一个基于语言的开放集目标检测模型,能够检测图像中的任意物体。该模型在COCO数据集上实现了零样本52.5 AP和微调后63.0 AP的性能。GroundingDINO支持CPU模式,可与Stable Diffusion等模型集成用于图像编辑,还能与SAM结合实现分割功能。此外,项目提供了丰富的演示和教程资源,为开放世界目标检测领域带来了新的解决方案。

HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器,将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调,该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术,为森林监测和生态研究提供了有力支持。
vit_small_patch16_224.dino - DINO训练的小型Vision Transformer图像特征模型
GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
vit_small_patch16_224.dino是一个采用DINO自监督方法训练的小型Vision Transformer模型。该模型拥有2170万参数,支持224x224像素图像输入,可用于图像分类和特征提取。通过timm库可快速部署,在ImageNet-1k数据集预训练后,为多种计算机视觉任务提供高质量的特征表示。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
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。
Depth-Anything-V2-Small - 先进高效的开源深度估计工具
Depth-Anything-V2GithubHuggingface图像处理开源项目机器学习模型深度估计计算机视觉
Depth-Anything-V2-Small是一个开源的单目深度估计模型,基于大规模合成和真实图像数据训练。相比前代产品,该模型提供更精细的深度细节和更强的鲁棒性。它比同类基于稳定扩散的模型运行速度快10倍,且更加轻量化。模型支持高效的图像深度推断,可用于各种计算机视觉应用场景。
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。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
dino-vitb8 - 无需微调,实现高效图像分类的自监督视觉转换器
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练模型
Vision Transformer (ViT)模型通过DINO方法进行的自监督训练在ImageNet-1k数据集上预训练,注重提升图像特征提取,无需微调即可应用于图像分类,兼顾多种下游任务。可根据任务需求选择合适的微调版本。
vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习
该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取,支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练,具有85.8M参数,能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高,该模型在大规模数据集上表现良好,适合精确特征提取的视觉任务,增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理,满足多种计算机视觉应用需求。
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。
dinosaur - 全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心
DinosaurGithubJAX动力核心大气建模开源项目自动微分
Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。
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