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D-FINE

精细化分布优化在实时物体检测中的应用

D-FINEDETR对象检测Fine-grained Distribution Refinement自蒸馏Github开源项目

D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。

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介绍相关项目
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化，在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS，并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集，提供多种模型格式和部署代码，包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新，并集成了SAMLabeler Pro工具，支持多人远程标注。可快速上手和训练，适配不同设备和应用场景。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
PFENet - 优化少样本分割的先验引导特征增强网络
GithubPFENet少样本分割开源项目深度学习特征提取语义分割
PFENet作为少样本分割网络的代表作，利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上，PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档，为计算机视觉研究提供了宝贵资源。
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。
finn - 高效量化神经网络加速器框架，助力FPGA上的AI推理
FINNFPGAGithub开源项目数据流架构深度学习推理量化神经网络
FINN是一个开源实验框架，专注于FPGA上的量化神经网络推理。它为每个网络生成定制的数据流式架构，实现高效、高吞吐量和低延迟的FPGA加速器。FINN提供跨软硬件抽象层的灵活性，支持深度神经网络研究，并通过Docker提供编译器环境和丰富的文档资源。
OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉
OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架，包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法，涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法，同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具，它继承了MMdetection的特性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。
yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测
BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目
基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本（包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）在人脸检测中的性能表现，不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接，支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。
Fine - 为软件开发团队提供智能化AI代理服务
AI工具AI开发环境Git工作流代码审查自动化编码软件开发
Fine是一个AI驱动的软件开发环境，为开发团队提供智能AI代理服务。该平台自动化日常任务，提供上下文相关的问题解答，并在代码库中实施变更。Fine覆盖从设计、研究到编码、测试、调试和CI/CD的完整软件开发周期，让开发人员专注于创新。通过异步工作流、深度代码分析和Git集成，Fine显著提升软件开发效率和质量。
DenseNet - DenseNet高效内存卷积网络
CIFAR-10CVPR 2017DenseNetGithubImageNet开源项目模型
DenseNet通过每层与其他层的直接连接，提升图像识别准确性并减少参数和计算量。最新版本内存效率更高，支持CIFAR和ImageNet数据集，提供PyTorch、TensorFlow、Keras等深度学习框架的实现代码，适合研究和应用。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
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