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-ResNets-PyTorch - 用于动作识别的 3D ResNets

3D ResNetsAction RecognitionGithubPyTorchSpatiotemporal 3D CNNs开源项目预训练模型

该项目提供基于PyTorch的3D ResNet代码，适用于动作识别，支持Kinetics和Moments in Time等数据集。项目包含训练、微调和测试脚本，并提供预训练模型，支持最新的PyTorch版本和分布式训练。用户可使用详细脚本进行数据准备和模型评估，适合研究与应用。

TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库

GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库

GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。

SlowFast - 开源视频理解框架提供多种先进模型架构

GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉

PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。

video_features - 多模态视频特征提取框架支持多种深度学习模型

GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉

video_features是一个开源的视频特征提取框架，支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型，VGGish声音识别模型，以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理，可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活，适用于视频分析相关的研究和应用。

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。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

AVDC - 从无动作视频学习行为的AI训练框架

AVDCGithub实验代码开源项目无动作视频深度对应视频策略训练

AVDC是一个创新的AI训练框架，能够从无动作视频中学习行为策略。该项目支持Meta-World、iTHOR等多个环境，提供完整的代码库、预训练模型和详细文档。AVDC具有灵活的训练和推理功能，方便研究人员快速上手和复现实验结果，为计算机视觉和机器人学习领域带来新的可能性。

awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总

Github人工智能小目标检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉

该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

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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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