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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

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。

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。
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。
awesome-multi-task-learning - 精选多任务学习资源集合 涵盖数据集代码库和研究论文
Github多任务学习开源项目机器学习神经网络自然语言处理计算机视觉
此项目汇集了多任务学习(MTL)领域的精选资源,包含数据集、代码库和研究论文。涉及计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的MTL基准测试和数据集。另外还收录了MTL架构、优化方法和任务关系学习等相关研究。对于研究人员和工程师深入学习和应用MTL技术而言,这是一个极具参考价值的资源库。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
Deep-learning-in-cloud - 深度学习云计算资源和工具综合指南
GithubMLOps云GPU免费计算资源开源项目模型部署深度学习
这个开源项目汇集了云端深度学习资源和工具信息。内容包括GPU云服务比较、云GPU提供商列表、定价和试用信息、模型部署平台、MLOps工具以及学术优惠。项目旨在帮助开发者和企业选择合适的云计算资源,提高模型训练效率并降低成本。此外还提供了模型部署和MLOps相关指导,为深度学习全生命周期提供参考。无论是个人开发者还是企业,都能在这里找到适合自己需求的云计算资源和工具。
awesome-remote-sensing-change-detection - 遥感变化检测数据集与代码资源汇总
Github多光谱开源项目数据集深度学习遥感变化检测高分辨率
项目整理了遥感变化检测领域的关键资源,包括数据集、算法代码和竞赛信息。数据类型覆盖多光谱、高光谱和3D等,同时收录了传统方法和深度学习的实现代码。为该领域研究和应用提供全面参考,内容持续更新。
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。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。
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。
image-text-localization-recognition - 场景文本检测与识别研究进展资源汇总
Github人工智能场景文本检测开源项目文本识别深度学习计算机视觉
该项目汇总了场景文本检测与识别领域的最新研究成果,包含牛津大学、深圳先进技术研究院、华南理工大学等机构发表的论文和开源代码。内容覆盖文本检测、文本识别、端到端文本识别等方向,为相关研究提供全面参考。项目保持更新,持续跟踪领域进展,是场景文本分析研究的重要资源库。
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