OpenTAD

多功能时序动作检测工具箱支持多数据集和前沿方法

OpenTAD 时序动作检测开源工具箱 PyTorch 计算机视觉 Github 开源项目

OpenTAD是一个基于PyTorch的开源时序动作检测工具箱，支持9个TAD数据集。其模块化设计便于复现现有方法和实现新方法，支持基于特征和端到端的训练模式。该项目提供多种预提取特征，实现了多个前沿TAD方法，并在EPIC-KITCHENS-100和Ego4D 2024挑战赛中表现出色。

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介绍相关项目

test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架

GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉

该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。

mmaction2 - 开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现

GithubMMAction2OpenMMLab开源项目模型库行动识别视频理解

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。

mmdetection - MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱

GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目

MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。

open-cd - 开源变更检测工具箱，支持多种视觉任务模型

GithubOpen-CDPyTorch变化检测工具箱开源开源项目技术报告

Open-CD是一个基于开源通用视觉工具的变更检测工具箱，支持多种变更检测模型和数据集。项目提供详细文档和示例，支持PyTorch 2.0等工具，并在GitHub和Hugging Face上发布。最新技术报告已在arXiv上线，用户可从Colab教程快速上手，并有详细的安装、训练和测试指南。

tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统

GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习

TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。

panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱

3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取

PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能，包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab，可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外，它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。

TADA - 基于文本生成高品质可动画3D数字角色

3D头像生成GithubTADA人工智能动画化角色开源项目文本到3D模型

TADA是一个基于AI的系统，通过文本描述生成高质量、可动画化的3D数字角色。生成的角色具有精细的几何结构和纹理，可直接用于动画制作和渲染。该系统支持大规模角色资产创建，并允许通过自然语言编辑角色特征。TADA为游戏开发、电影制作和虚拟现实等领域提供了创新的角色创作解决方案。

OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱提供灵活表示方法

GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉

OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架，包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法，涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法，同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具，它继承了MMdetection的特性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

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