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使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

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。

yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
Similari - Rust实现的高性能多目标跟踪框架
GithubPython绑定Rust框架Similari多目标跟踪开源项目性能优化
Similari是一个Rust实现的多目标跟踪框架,提供Python接口。它支持构建SORT、DeepSORT等复杂跟踪系统,内置卡尔曼滤波、非极大值抑制等算法。Similari适用于对象具有多个动态观测值的跟踪任务,可实现高效并行处理。与基于Python和NumPy的跟踪器相比,Similari通常具有更高的性能。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
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。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
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