Stable-DINO

基于稳定匹配的高性能目标检测模型

Stable-DINO 目标检测深度学习计算机视觉 COCO数据集 Github 开源项目

项目采用稳定匹配算法，结合检测变压器架构，在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP，具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合，并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测，还可扩展到实例分割等相关任务。

文档

COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测

DINO采用改良的降噪锚框，提供先进的端到端目标检测功能，并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下，达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点，使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估，用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。

GroundingDINO - 语言驱动的开放集目标检测模型

GithubGrounding DINO开放集检测开源项目目标检测计算机视觉语言指导

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。

grounding-dino-base - 实现开放集目标检测的创新模型

GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习物体检测计算机视觉零样本学习

Grounding DINO是一种创新的开放集目标检测模型，结合DINO与文本预训练技术。通过整合文本编码器，该模型将闭集目标检测扩展为零样本目标检测。在COCO数据集上，Grounding DINO达到了52.5 AP的性能。此模型支持研究人员直接进行零样本目标检测，无需额外的标记数据即可识别图像中的物体。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

grounding-dino-tiny - Grounding DINO模型实现开放集目标检测的创新突破

GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习目标检测计算机视觉零样本学习

Grounding DINO模型通过结合DINO与接地预训练技术，实现了开放集目标检测。该模型添加文本编码器，扩展了传统闭集检测模型的能力，可进行零样本目标检测。在COCO数据集上，Grounding DINO取得了52.5 AP的优秀成绩，为计算机视觉中未标记物体的识别提供了新的解决方案。

Grounding-DINO-1.5-API - 先进的开放集目标检测模型系列

GithubGrounding DINO 1.5IDEA Research少样本学习开源项目目标检测零样本迁移

Grounding DINO 1.5是IDEA Research开发的开放集目标检测模型套件,包括专业版和边缘版两个模型。项目提供模型使用示例,模型托管于DeepDataSpace平台。Grounding DINO 1.5 Pro在COCO、LVIS等多个零样本迁移基准测试中性能领先,并在ODinW少样本设置下创造新纪录。该模型在广泛场景中展现出强大泛化能力,推动了开放集目标检测的发展。

dinov2 - 通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法

DINOv2GithubVision Transformer开源项目自监督学习视觉特征计算机视觉

DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。

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。

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 - 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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