mmaction2

开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现

OpenMMLab MMAction2 视频理解行动识别模型库 Github 开源项目

MMAction2为基于PyTorch的开源视频理解工具箱，涵盖动作识别、动作定位、时空动作检测等多种任务。项目特点包括模块化设计、丰富的模型库以及详尽文档，支持灵活的自定义配置。

insightface - 综合人脸分析开源工具库

GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习

InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。

cogvlm2-llama3-caption - 视频转文本方案，助力优化文本-视频模型训练

CogVLM2-CaptionGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型视频描述视频转文本训练数据生成

CogVLM2-Llama3-Caption项目专注于将视频数据转换为文本描述，为文本-视频模型提供关键训练数据。利用先进的视频解码和文本生成技术，该工具支持精确视频转录，为包括CogVideoX在内的模型生成高质量训练素材。该模型结合了Transformer技术和灵活处理策略，可在CUDA设备上高效运行，帮助开发者高效进行视频内容分析。

PointTinyBenchmark - 目标定位与检测的先进开源工具箱

GithubTinyPersonmmdetection开源项目点监督目标定位目标检测

基于mmdetection的开源工具箱，专注目标定位和检测任务。项目实现了多项先进算法，如小目标检测尺度匹配、单点监督目标定位等。提供丰富资源，支持计算机视觉研究，尤其适用于小目标和点监督场景。为研究人员提供了强大工具，推进计算机视觉领域发展。

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。

motionagent - AI视频自动生成平台

GithubMotionAgent图像生成开源项目脚本生成视频生成音乐生成

MotionAgent是一个基于深度学习的视频生成工具，集成了脚本创作、场景图生成、视频制作和背景音乐创作功能。该工具支持根据指定主题自动生成脚本，可生成高分辨率视频和自定义风格背景音乐。MotionAgent基于ModelScope开源模型社区开发，为视频创作提供了自动化解决方案。

Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架支持2D和3D多模态分析

GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络

Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架，支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法，兼容主流医学影像格式，提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标，便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

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。

a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现

GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目

本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。

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