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

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。

torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库

GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型

TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。

Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总激光雷达方法全览

3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉

该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

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。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库

3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习

PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。

SportsLabKit - 专业体育分析工具包实现比赛视频数据化

GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉

SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。

TACO - 推动算法代码生成模型发展的新基准数据集

GithubTACO代码生成开源项目数据集模型评估算法

TACO是一个大规模算法代码生成数据集，包含25,443个训练问题和1,000个测试问题。它提供具挑战性的编程竞赛题目，旨在提升代码生成模型的实际应用能力。TACO的特点包括规模大、质量高的问题-解答对，以及细粒度的任务主题、算法、技能和难度标签。这些特性为代码生成模型的训练和评估提供了精确参考，有助于推动相关研究和应用的进展。

mmocr - 一个基于 PyTorch 和 mmdetection 的用于文本检测、文本识别以及相应的下游任务，包括关键信息提取的开源工具箱

GithubMMOCROpenMMLabPyTorch开源项目文本检测文本识别

MMOCR是一个基于PyTorch和mmdetection的开源工具箱，提供全面的文本检测、文本识别及信息提取解决方案。它支持多种先进模型和模块化设计，允许用户自定义优化器、数据预处理和模型组件。最新版本v1.0.0新增支持SCUT-CTW1500、SynthText和MJSynth数据集，更新了FAQ和文档，并添加了新教程笔记本。适用于PyTorch 1.6+，欢迎研究人员和开发者贡献改进。

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