MIVisionX

AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包

MIVisionX OpenVX 计算机视觉机器学习 AMD Github 开源项目

MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。

文档

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

ncnn - 移动端神经网络推理框架

Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

Robovision - 智能化视觉AI平台助力企业适应动态环境

AI工具Robovision人工智能平台动态环境计算机视觉边缘AI

Robovision为动态环境提供专业的计算机视觉AI平台,覆盖AI全生命周期管理。平台支持2D和3D视觉AI,可快速适应环境变化,无需停机更新,降低部署风险和成本。非AI专家也能轻松使用复杂视觉应用。其边缘AI解决方案实现低延迟实时自动化。该平台广泛应用于制造、农业、医疗和零售等行业,提升企业生产效率。

MVDet - 基于特征透视变换的多视角行人检测系统

GithubMVDetMultiviewX数据集多视角检测开源项目特征透视变换行人检测

MVDet是一个开源的多视角行人检测系统，采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX，为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上，MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型，便于研究人员进行深入研究。

Savant - 构建高效实时AI流媒体应用，提升数据中心和边缘设备性能

DeepStreamGithubJetsonNvidiaSavant实时视频分析开源项目

Savant是一个基于Nvidia技术的开源框架，专用于构建高效的实时流媒体AI应用。它简化了动态推理管道的开发，并通过DeepStream技术优化数据中心和边缘设备的性能。无论是构建实时还是高负载的计算机视觉和视频分析应用，Savant都提供了灵活、可扩展且易于维护的解决方案。支持Jetson和dGPU各种型号，包含丰富的适配器和SDK，适用于各类视频源和接收端。

Custom Vision - 云端视觉AI平台提供智能图像标记和分类服务

AI工具API调用Custom Vision图像标记模型训练计算机视觉

Custom Vision是一个云端视觉AI平台，专注于图像分类和标记。该平台支持用户上传并标记图像，或为未标记图像快速添加标签。通过标记数据，Custom Vision能训练自定义计算机视觉模型。用户可评估模型效果，并使用REST API标记新图像。这个平台为创建和部署自定义视觉AI解决方案提供了便捷途径，适用于多种图像识别和分类场景。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

mim - OpenMMLab项目的统一管理和运行工具

GithubMIMOpenMMLab包管理命令行工具开源项目模型管理

MIM为OpenMMLab项目提供统一的管理接口，简化了包的安装卸载和模型库管理。它通过统一入口点简化了训练、测试和推理过程，并支持自定义项目构建和网格搜索，提高了开发效率和实验灵活性。

depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用

DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目

这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。

Awesome-MIM - 掩码图像建模在自监督表示学习中的应用与发展

GithubMasked Image ModelingTransformer开源项目深度学习自监督学习计算机视觉

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