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mmdetection3d

支持多模态单模态的开源3D目标检测框架

MMDetection3D是OpenMMLab项目开发的开源3D目标检测框架,基于PyTorch构建。它支持多模态和单模态检测器,适用于室内外3D检测数据集,可与2D检测无缝集成。该框架提供300多种预训练模型、40多种算法实现,以及MMDetection全部功能模块。MMDetection3D不仅可用于研究,还可作为库支持各类3D检测应用开发。

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。
mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱
GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉
MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱,支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型,在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集,提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架,适用于相关研究与应用开发。
LL3DA - 3D环境下的多模态语言和视觉互动助手
3D环境3D语言模型GithubLL3DA开源项目点云视觉交互
LL3DA是一种大型语言3D助手,能够在复杂的3D环境中响应视觉和文本交互。现有的多模态模型在3D场景理解中的挑战使得LL3DA采用点云直接作为输入,从而减少计算负担并提升性能。实验结果表明,LL3DA在3D密集描述和3D问答任务上优于其他3D视觉语言模型。其开源代码和预训练模型权重允许用户训练定制模型,并进一步拓展到更大规模的3D视觉语言基准上。
MIMDet - 掩码图像建模应用于目标检测的开源项目
GithubMIMDet卷积神经网络实例分割开源项目物体检测视觉变换器
MIMDet是一个利用掩码图像建模技术的开源项目,能够提升预训练的Vanilla Vision Transformer在目标检测中的表现。此框架采用混合架构,用随机初始化的卷积体系取代预训练的大核Patchify体系,实现多尺度表示无需上采样。在COCO数据集上的表现亮眼,使用ViT-Base和Mask R-CNN模型时,分别达到51.7的框AP和46.2的掩码AP;使用ViT-L模型时,成绩分别是54.3的框AP和48.2的掩码AP。
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。
dust3r - 简化几何3D视觉重建的开源项目
3D重建DUSt3RGithub开源项目深度学习计算机视觉
dust3r是一个开源的3D视觉重建项目,旨在简化几何3D视觉处理。该项目提供了一个能够从多张图像重建3D场景的模型。dust3r包含交互式演示功能、API接口和多个预训练模型,可适应不同分辨率和应用场景。项目还提供了训练指南和数据集预处理脚本,方便研究人员进行自定义开发。
MVDet - 基于特征透视变换的多视角行人检测系统
GithubMVDetMultiviewX数据集多视角检测开源项目特征透视变换行人检测
MVDet是一个开源的多视角行人检测系统,采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX,为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上,MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型,便于研究人员进行深入研究。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
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。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
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