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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。

bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包,帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式,包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签,非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证,用户可自由使用与二次开发。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库
AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注
Autolabel是一个Python库,利用大语言模型(LLM)自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本,同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务,如分类、问答、命名实体识别等,兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能,并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南,并通过简单的三步流程完成数据标注。
SportsLabKit - 专业体育分析工具包 实现比赛视频数据化
GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉
SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。
MONAILabel - 智能医学影像标注与AI模型训练开源工具
AI模型GithubMONAI Label交互式标注医学影像标注开源工具开源项目
MONAI Label是一个开源的智能医学影像标注和AI模型训练工具,通过服务器-客户端系统实现AI辅助的交互式医学影像标注。支持放射学、病理学和内窥镜视频等多种医学影像类型,集成了分割、检测等先进深度学习模型。兼容3D Slicer、OHIF等主流医学影像查看器,旨在提高研究人员和临床医生创建标注数据集和训练AI模型的效率。
ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案
AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目
结合最新深度学习技术,ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言,功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本,无需专用硬件或网络连接,适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序,帮助开发者迅速上手。
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。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具,用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换,能自动分割训练验证集,并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作,用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程,方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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