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UltimateLabeling

集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具

UltimateLabeling视频标注YOLOOpenPifPafPyQt5Github开源项目

UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。

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介绍相关项目
lightning-pose - 基于PyTorch Lightning的高效姿态估计框架
GithubLightning Pose姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
Lightning Pose是一个基于PyTorch Lightning的姿态估计框架，利用NVIDIA DALI加速未标记视频的训练。框架集成了TensorBoard、FiftyOne和Streamlit等评估工具，支持已标记数据和未标记视频的模型训练与评估。项目还提供浏览器应用，涵盖数据标注、模型训练到结果可视化的完整流程。此外，团队开发的Ensemble Kalman Smoother (EKS)后处理器可与多种姿态估计包兼容。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率
GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测
UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法，在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注，并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息，在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
paper2gui - 无缝集成AI技术的多功能桌面应用工具箱
AI应用GithubPaper2GUI图像风格化开源项目热门目标检测视频超分辨
Paper2GUI是一个为普通用户设计的AI驱动桌面应用工具箱，支持Windows、Mac和Linux系统。提供40+ AI模型，覆盖AI绘画、语音合成、视频补帧等多种功能。用户可享受免安装、即开即用的便捷体验，特别适用于希望轻松利用AI技术的生产力用户。
python-ffmpeg-video-streaming - 功能全面的视频流媒体和DRM实现工具包
DASHDRMFFmpegGithubHLS开源项目视频流
这是一个基于FFmpeg的Python视频流媒体工具包，支持DASH和HLS协议，并提供HLS的DRM功能。它支持云存储集成、多种视频质量设置和实时进度监控。高级功能包括直播流、字幕和音频添加以及内容货币化，是一个全面的视频流媒体解决方案。该工具包还支持自适应比特率流和多种DRM系统，为用户提供专业级的视频流媒体实现选项。
Tailor - 创意视频编辑与优化工具，提升内容质量与观看体验
GithubTailor人脸识别开源项目视频优化视频剪辑视频生成
Tailor视频编辑软件提供精准的人脸和语音剪辑功能，包括口播生成、字幕同步和色彩增强等技术，优化背景替换和提升视频清晰度。该工具适用于专业和爱好者，支持快速生成和编辑，使视频内容更生动和吸引人。体验这款工具，开启全新的创作乐趣与卓越视觉效果。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。
InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。
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