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前沿视觉追踪技术的最新论文和研究动态

本页面汇总了包括CVPR、AAAI、和ICCV在内的顶级会议上视觉对象跟踪领域的论文。详细介绍包括Siam R-CNN、PrDiMP等在内的多种跟踪技术及其实现代码与研究要点。

PedSurvey - 行人检测技术综述,从手工特征到深度学习的演进
Github多光谱检测开源项目深度学习目标检测行人检测计算机视觉
PedSurvey项目提供了一个全面的行人检测研究综述,涵盖单光谱和多光谱检测方法。该项目详细介绍了行人检测的流程、手工特征和深度学习方法、多光谱检测技术、数据集和挑战。项目还展示了不同算法在各种数据集上的性能,并发布了新的大规模数据集TJU-DHD-Pedestrian。这为研究人员提供了行人检测领域的最新进展和未来研究方向的参考。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测,得到ICCV 2023的认可,并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化,实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA,表现卓越。
awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南
Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习
精选自监督学习资源,覆盖理论研究与各领域实际应用,如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新,已成为AI领域必备的研究与教学资源。
InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限
GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割
InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
3D-Gaussian-Splatting-Papers - 3D高斯溅射技术论文集锦:最新研究进展与应用
3D Gaussian SplattingGithub三维重建开源项目新视角合成深度学习计算机视觉
本项目汇集了3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)领域的前沿研究论文,涵盖基础理论与实际应用。收录内容包括多篇综述文章和顶级会议论文,按时间倒序排列。提供论文中英文摘要和代码链接,为3D场景重建和新视角合成研究提供全面参考。
RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术
GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图
RobustVideoMatting(RVM)是针对视频中人物进行抠图的专利技术,采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理,无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度,可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。
RepViT - 移动设备上的高效实时视觉模型
GithubRepViT-SAMSAM模型实时分割开源项目移动设备轻量级CNN
RepViT是一个轻量级CNN模型家族,整合了Vision Transformer的架构设计,在移动设备上实现了80%以上的ImageNet准确率,延迟仅1毫秒。RepViT-SAM将RepViT应用于SAM模型,显著降低了计算需求,实现了移动设备上的实时任意目标分割。这两个模型在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中均表现出色,兼具高性能和高效率。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目,在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度,支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术,适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现,易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术,实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档,可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
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