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

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。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

stable-cascade-prior - 探索高效图像生成与文本到图像转换模型

GithubHuggingfaceStable Cascade图像压缩开源项目文本生成图像模型模型效率生成模型

Stable Cascade Prior基于Würstchen架构，是一种高效的图像生成模型。其显著优势在于快速的推理速度和低昂的训练成本。依靠卓越的图像压缩能力，该模型可以将1024x1024图像压缩至24x24而不丢失细节，非常适合需要高效生成的场景。支持包括finetuning在内的多种扩展，并在提示对齐和美学质量上表现出色，适用于研究、教育、艺术设计等领域。访问其GitHub仓库，了解更多功能与使用案例。

StableNormal - 提高单目法线估计稳定性的创新方法

GithubStableNormal开源项目扩散模型法向估计深度学习计算机视觉

StableNormal是一个针对单目法线估计的开源项目,通过定制扩散先验模型来提高估计的稳定性。该方法减少了扩散模型的随机性,实现了稳定且清晰的法线估计。StableNormal在多个基准测试中表现优异,并能改进多种实际应用,为计算机视觉和3D重建领域提供了新的解决方案。

MASt3R_ViTLarge_BaseDecoder_512_catmlpdpt_metric - 基于3D的高精度图像匹配技术

3D视觉GithubHuggingfaceMASt3R图像匹配开源项目模型深度学习模型计算机视觉

MASt3R是一款开源的图像到3D匹配模型，采用ViT-Large编码器和ViT-Base解码器架构。它结合了CatMLP和DPT技术，能够处理多种分辨率的图像输入。该模型在GitHub上提供了完整的代码和使用说明，适用于需要高精度3D视觉的研究和应用。MASt3R为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了一个强大的工具，有助于推动3D视觉技术的发展。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

Denoising-ViT - 去噪视觉Transformer优化密集识别任务效果

ECCV 2024GithubVision Transformers图像去噪密集识别任务开源项目特征图

Denoising Vision Transformers (DVT)是一种新型方法,用于消除视觉Transformer (ViT)特征图中的视觉伪影。DVT通过去除这些伪影,显著提升了ViT在语义分割和深度估计等密集识别任务中的表现。实验结果表明,DVT能有效改善MAE、DINO、DINOv2等多种预训练ViT模型在PASCAL VOC、ADE20K和NYU-D等数据集上的下游任务性能。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

yolov9 - 高效准确的目标检测算法

GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉

YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。

StrongSORT - 先进多目标跟踪算法全面升级DeepSORT技术

DeepSORTGithubStrongSORT多目标跟踪开源项目深度学习目标检测

StrongSORT是对DeepSORT多目标跟踪算法的全面升级。该项目在检测、嵌入和关联等核心环节进行了优化,并引入AFLink和GSI两个轻量级插件算法。经过改进的StrongSORT在MOT17和MOT20数据集上刷新了HOTA和IDF1指标记录,性能显著优于现有方法。项目开源了完整代码实现和使用说明,便于研究人员复现和拓展。

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