mmcv

OpenMMLab开源计算机视觉基础库

MMCV OpenMMLab 计算机视觉深度学习 PyTorch Github 开源项目

MMCV是一个开源的计算机视觉基础库，提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台，包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现，并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境，与PyTorch深度学习框架兼容。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务

3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割

Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器

Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目

gen-cv是一个丰富的开源资源库，集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术，涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例，gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案，推动AI视觉技术的应用和创新。

ManimML - 机器学习概念动画可视化工具

GithubManimML动画可视化开源项目机器学习神经网络

ManimML是基于Manim社区库开发的开源项目,旨在为机器学习概念提供动画和可视化。该工具提供了丰富的基础可视化组件,可以轻松创建复杂机器学习概念的视频演示。ManimML支持可视化前馈神经网络、卷积神经网络、最大池化和激活函数等,并能生成前向传播动画。通过提供高级抽象,ManimML让用户能专注于内容解释而非编程细节,是机器学习教育和交流的实用工具。

mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架

AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习

MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库

3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目

支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。

bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具，支持标注和深度数据的生成

BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割

bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具，提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成，以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境，适用于大规模合成数据集的构建，包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例，方便开发与调试，适合计算机视觉研究人员和开发者。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

gocv - Go语言的OpenCV绑定，支持CUDA和OpenVINO加速

CUDAGithubGo languageGoCVIntel OpenVINOOpenCV 4开源项目

GoCV提供了Go语言对OpenCV 4的绑定，支持最新版本的Go和OpenCV（v4.10.0），兼容Linux、macOS和Windows。它支持Nvidia GPU的CUDA加速和Intel OpenVINO工具包，适用于视频捕捉和人脸检测等计算机视觉任务。详细的安装指南和示例代码帮助用户快速入门，支持Docker开发并可定制安装环境。

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