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ARC

自适应旋转卷积技术提升目标检测准确度

ARC项目引入自适应旋转卷积操作,用于捕获图像中物体的方向信息。该技术通过旋转卷积核提高了旋转目标检测的性能和效率。项目开源了代码实现、预训练模型和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉
YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。
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。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
gdrnpp_bop2022 - GDRNPP:BOP挑战赛获奖的6D物体姿态估计算法
6D姿态估计BOP Challenge 2022GDRNPPGithub姿态优化开源项目目标检测
GDRNPP_BOP2022是一个在ECCV'22 BOP挑战赛中获得多项大奖的6D物体姿态估计算法。该项目采用域随机化技术、ConvNext骨干网络和双重掩码头,并结合深度信息进行姿态优化。项目提供完整的训练和测试代码,涵盖目标检测、姿态估计和优化,为计算机视觉研究提供高性能的6D姿态估计工具。
Convolutional-KANs - KAN卷积网络探索参数效率与性能提升
CKANGithub卷积图像处理开源项目机器学习神经网络
Convolutional-KANs项目将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)架构应用于卷积层,引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明,KAN卷积在保持准确性的同时,可能比传统卷积网络更具参数效率。该项目正在更复杂的数据集上进行进一步测试,以评估KAN卷积的实际性能。这一创新为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
DCNv4 - 为视觉应用设计的高效算子,通过优化空间聚合和内存访问
DCNv4Github可变形卷积开源项目深度学习神经网络计算机视觉
DCNv4是一种为视觉应用设计的高效算子。通过优化空间聚合和内存访问,它解决了DCNv3的局限性。DCNv4在图像分类、分割和生成等任务中表现优异,收敛和处理速度显著提升,前向速度提高3倍以上。其卓越的性能和效率使DCNv4成为未来视觉模型的潜力基础构建块。
conditional-detr-resnet-50 - 基于条件机制增强ResNet-50的图像检测模型
COCO 2017Conditional DETRGithubHuggingfaceResNet-50对象检测开源项目快速训练收敛模型
Conditional DETR结合了ResNet-50,通过条件交叉注意力机制加速COCO 2017数据集上的训练收敛。在目标检测任务中,该模型解决了训练收敛缓慢的问题,提升了特征提取和目标分类的效率。通过条件空间查询机制,模型能够更高效地定位目标区域,提高了训练速度。在R50和R101骨干网下加速6.7倍,DC5-R50和DC5-R101下加速10倍,并支持PyTorch。
CoDA_NeurIPS2023 - 创新3D目标检测框架实现开放词汇表任务
CoDAGithub开放词汇3D目标检测开源项目深度学习神经网络计算机视觉
CoDA是一个开源的开放词汇表3D目标检测框架,通过协作式新颖框发现和跨模态对齐技术提高对未见类别的检测能力。该项目支持ScanNet和SUN RGB-D数据集,提供完整的代码、预训练模型和数据集。CoDA的创新方法在NeurIPS 2023发表,为3D场景理解研究提供了新的思路。项目基于PyTorch开发,并提供详细的安装和使用指南。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型,包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测(SSD)算法,介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者,教程提供中文翻译版便于理解和应用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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