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体育中的对象检测与影像分析

Roboflow sports 物体检测图像分割关键点检测 Github 开源项目

该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源

Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目

awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源，适用于学术研究与实际应用。

vid2player3d - 基于广播视频的物理模拟网球技能学习系统

GithubSIGGRAPH开源项目机器学习物理模拟网球技能视频分析

vid2player3d是一个从广播视频中学习网球技能的物理模拟系统。该项目结合物理模拟和机器学习技术，使用分层控制器架构，包括低级模仿策略、运动嵌入和高级规划策略。系统在IsaacGym环境中实现，能够捕捉真实选手的动作特征，为虚拟体育训练和娱乐应用提供了新的技术方案。

Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现

CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目

该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。

opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测

GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉

opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。

Be Your Best Portal - 创新足球训练平台提升视觉扫描和决策能力

AI工具Be Your Best决策能力扫描率视觉训练足球训练

Be Your Best为足球运动员提供创新的视觉扫描和决策能力训练。该平台通过定制化方案平均提高球员28%的扫描率，有效改善前场传球、控球和战术执行。配套应用程序提供数据分析、进度追踪和排行榜功能，助力技能提升。阿森纳的厄德高和谢菲尔德联的本·奥斯本等职业球员对其训练效果给予肯定。

NBA-Machine-Learning-Sports-Betting - 使用机器学习预测NBA比赛结果与优化投注策略

GithubNBAPython体育博彩开源项目机器学习神经网络

本项目使用机器学习技术预测NBA比赛的胜负和投注选项，通过神经网络分析2007-08赛季以来的球队和赔率数据，胜率约为69%，胜赔预测准确率约为55%。输出数据包括球队的期望值和Kelly标准推荐的投注比例。该项目使用了Tensorflow、XGBoost、Numpy和Pandas等Python库，并提供命令行工具和Flask应用以便用户浏览数据。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

Hooper - 智能篮球数据分析和自动集锦生成应用

AI工具AI混剪Hooper比赛回放篮球统计运动数据分析

Hooper是一款利用人工智能技术的篮球数据分析应用，可通过手机视频自动生成比赛统计和精彩集锦。支持从1v1到5v5的各种比赛形式，适用于街球和正式赛事。该应用能自动跟踪球员表现，生成详细数据和精彩时刻剪辑，为篮球爱好者提供专业级的分析和视频服务，助力比赛回顾和技能提升。

notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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