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nnDetection

自适应医学目标检测框架

nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。

CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法
CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测
CoDet是一种开放词汇目标检测方法,采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练,在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型,并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型,通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计,在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明,YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平,为实时目标检测领域带来新的发展方向。
Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目
Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉
Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。
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。
DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具
DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪
一款集成先进计算机视觉模型的工具,简化图像数据集创建,支持零样本分割和目标跟踪,提供多种模型选择与自定义导出格式,无缝结合Labelme,提升标注效率。
medical-datasets - 医学影像数据集汇总 从MRI到X射线的全面资源
CTGithubMRIX光分割标注医学影像数据集开源项目
medical-datasets是一个综合性医学影像数据集资源库,收录了MRI、CT和X射线等多种模态的影像数据。涵盖从大脑到胸部的多个人体部位,不仅包含原始图像,还提供分割标注和临床诊断等信息。该项目为医学影像分析、人工智能和机器学习领域的研究与应用提供了丰富的数据支持。
detrex - 开源Transformer检测算法工具箱
Detectron2GithubPytorchTransformerdetrexobject detection开源项目
detrex是一个开源工具箱,专为最先进的Transformer检测算法提供支持。该工具箱基于Detectron2构建,并参考了MMDetection和DETR的模块设计。detrex模块化设计,提供强大基线,通过优化超参数将模型性能提升至0.2至1.1AP。该工具箱轻量易用,支持最新算法如Focus-DETR、SQR-DETR、Align-DETR、EVA-01和EVA-02,帮助用户构建定制模型。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
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。
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