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基于PyTorch Lightning的高效姿态估计框架

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。

ignite - PyTorch工具库,专为简化神经网络训练与评估设计
GithubPyTorch-Ignite事件和处理器开源项目神经网络训练评估
Ignite是一个为PyTorch设计的库,帮助用户以灵活和透明的方式训练及评估神经网络。这个库通过简化代码,提供了控制简单且强大的API,支持度量和实验管理等功能。其简单的引擎和事件系统,以及开箱即用的度量工具,使得模型评估变得轻松。它还包含用于训练管理、保存工作成果和记录关键参数的内置处理器。此外,Ignite还支持自定义事件,满足高级用户需求。
lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发
GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型
LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。
terratorch - 强大灵活的地理空间基础模型微调框架
GithubPyTorchTerraTorch地理空间数据开源项目机器学习模型微调
TerraTorch是基于PyTorch Lightning和TorchGeo的地理空间数据处理库,为地理空间基础模型提供微调框架。它支持多种预训练模型,包括图像分割、分类和像素回归任务的训练器。用户通过配置文件可启动微调任务,实现地理空间数据的处理和分析。
deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5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。
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18 - 实时单目RGB手部3D姿态估计方法
3D手部姿态估计GithubOpenpose单目RGB相机实时处理开源项目深度学习
MonocularRGB_3D_Handpose_WACV18项目开发了一种基于单个RGB摄像头的实时多手3D姿态估计方法。该方法融合深度学习与生成式技术,实现了不受限场景下的实时单目3D手部姿态估计。项目通过手部检测、2D关节估计和3D模型拟合三个步骤完成姿态估计。代码库包含Ubuntu 16.04二进制文件、Python脚本,支持多种2D关节估计器,并提供Docker配置便于测试。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库
GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习
TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库,为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层,简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特,结合了高性能与灵活性,支持多种后端和硬件,并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业,如谷歌、微软、阿里巴巴等。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件,并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库,提供高层组件以快速实现高性能结果,同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性,fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下,实现了高效的深度学习。支持多种安装方式,包括Google Colab和conda,适用于Windows和Linux。学习资源丰富,包括书籍、免费课程和详细文档。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递,实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率,并集成了最新的球谐函数稀疏化技术,大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持,适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
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