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PedSurvey

行人检测技术综述,从手工特征到深度学习的演进

PedSurvey项目提供了一个全面的行人检测研究综述,涵盖单光谱和多光谱检测方法。该项目详细介绍了行人检测的流程、手工特征和深度学习方法、多光谱检测技术、数据集和挑战。项目还展示了不同算法在各种数据集上的性能,并发布了新的大规模数据集TJU-DHD-Pedestrian。这为研究人员提供了行人检测领域的最新进展和未来研究方向的参考。

awesome-hand-pose-estimation - 手部姿态估计研究与资源合集
3D hand reconstructionCVPRGithubdepth-based estimationhand pose estimationself-supervised learning开源项目
本项目汇集了手部姿态估计的核心资源,包括评估方法、权威期刊论文、顶级会议论文和预印本等,从2014年到2024年覆盖最前沿的研究成果,囊括了多视角视频数据集和RGB+深度数据集。本项目提供该领域的最新动态,适合研究人员和开发者参考,用户亦可贡献资源,共同完善这一知识库。
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。
SparseTrack - 多目标跟踪新方法:基于伪深度的场景分解技术
GithubSparseTrack伪深度场景分解多目标跟踪开源项目数据关联
SparseTrack提出了一种新的多目标跟踪方法,通过伪深度估计和深度级联匹配策略来分解密集场景。这种方法在MOT17和MOT20基准测试中表现出色,仅使用IoU匹配就达到了与复杂算法相当的性能。SparseTrack为解决拥挤场景中的多目标跟踪问题提供了新的思路,展示了简单方法在复杂任务中的潜力。
mahalanobis_3d_multi_object_tracking - 在NuScenes Tracking Challenge中荣获冠军,提升了自主驾驶3D多目标追踪的准确率
AB3DMOTAutonomous DrivingGithubNuScenes Tracking ChallengeProbabilistic TrackingStanford University开源项目
该项目提出了一种在线3D多目标追踪方法,在NeurIPS 2019 AI Driving Olympics Workshop上荣获NuScenes Tracking Challenge冠军。与AB3DMOT方法相比,显著提高了较小目标如行人的追踪精度。项目提供了详尽的技术报告与源码,以及详细的运行步骤,便于他人复现结果。使用MEGVII的检测结果,该方法在多目标追踪准确率(AMOTA)上表现出色,特别是对行人和小型目标的追踪效果尤为明显。
LLVIP - 针对低光环境的可见光红外配对数据集
GithubLLVIP低光照视觉可见光红外配对数据集图像融合开源项目行人检测
LLVIP是一个面向低光环境视觉任务的可见光-红外配对数据集,包含30,976对高质量图像。该数据集涵盖多种场景和光照条件下的行人,可用于图像融合、行人检测和图像转换等计算机视觉应用。LLVIP为低光环境视觉研究提供了宝贵的数据资源,有助于推动相关技术发展,提升夜间和低光照条件下视觉系统的性能。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
daily-paper-computer-vision - 计算机视觉与深度学习论文每日精选更新
AI论文CVer计算机视觉Github开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目每日更新和整理计算机视觉、深度学习及机器学习领域的最新优质论文和项目,涵盖多个研究方向。内容涵盖从2017年至今的顶会顶刊论文列表和代码链接,为研究人员提供丰富的资源参考。
Awesome-Computer-Vision-Paper-List - AI顶会论文集大全 一站式检索平台
CVPRGithubICCVNeurIPS人工智能会议开源项目论文收集
项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文,覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站,确保信息准确。资源库持续更新,是AI研究人员的重要参考工具。
Diffusion-Models-Papers-Survey-Taxonomy - 扩散模型的全面方法与应用概述
ACM Computing SurveysDiffusion ModelsGithub开源项目算法分类自然语言处理计算机视觉
本文系统梳理了扩散模型的最新进展,涵盖算法和应用分类,包括计算机视觉、自然语言处理及医疗图像重建等领域。项目持续更新,整合最新研究成果。读者将收获从无监督学习到高分辨率图像生成及多模态学习的丰富知识,掌握这一前沿技术。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
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