deep_sort_pytorch

使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep Sort PyTorch YOLOv3 YOLOv5 Mask RCNN Github 开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

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介绍相关项目

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具

GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目

yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制，结合预处理和后处理，支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念，安装与使用便捷，支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档，使目标检测更为轻松，适用于广泛的应用场景。

yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型

GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习

该项目实现了一个新型多任务统一网络，基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度，适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南，支持Docker和Colab环境，适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。

facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术

Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目

facenet-pytorch是一个开源项目，利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型，已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现，用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。

monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现

GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉

本项目提供了PyTorch实现的代码，用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法，支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集，兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途，包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。

Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具

GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习

Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库，支持多种先进的模型与损失函数，如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新，拥有详细的教程与训练评估功能，性能在多篇顶级会议论文中得到验证，适合各种经验水平的用户使用。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

yolov10m - 高效的实时目标检测系统

COCO数据集GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10开源项目模型目标检测计算机视觉

YOLOv10m是一个开源的目标检测项目，利用PyTorch模型和COCO数据集实现高效的计算机视觉解决方案。用户可以方便地进行训练、验证，并将模型上传至库，非常适合多种技术水平的使用者进行实时目标检测应用。

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