FCOS
完全卷积单阶段对象检测技术
FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，通过避免使用锚点框，提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上，FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分，并在各种模型和硬件上表现出色，包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比，FCOS在ResNet-50平台上表现更佳（38.7对36.8的AP），且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现，并引入了多项优化和改进。
FCOS 项目介绍
项目背景
FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）是一个创新的目标检测算法项目。它于2019年由Zhi Tian、Chunhua Shen、Hao Chen和Tong He在国际计算机视觉会议（ICCV）上提出。该算法旨在简化目标检测过程，并在性能上比起传统的方法有显著提升。
项目特色
- 无锚点设计：FCOS摒弃了复杂的锚点框架计算和调整，简化了模型设计，同时减少相关超参数的设置。
- 优越的性能表现：尽管结构简单，FCOS在性能上超越了更复杂的Faster R-CNN模型，如在ResNet-50上，FCOS的均值平均精度（AP）为38.7，而Faster R-CNN仅为36.8。
- 加快训练与测试速度：在相同硬件条件下，FCOS所需训练时间较短，同时每张图片的推理时间也减少约12毫秒。
- 领先的性能表现：最优的FCOS模型基于ResNeXt-64x4d-101及可变形卷积，可在COCO测试集上达到49.0%的AP。
最新动态与更新
项目不断更新以增强模型功能和性能，例如：
- FCOS与快速和多样性（FAD）神经架构搜索相结合。
- 新的非极大值抑制（NMS）技术，提升了基于ResNe(x)t与MobileNet模型的运行速度。
- 多个新模型发布，包括结合了AutoML搜索的FPN与HRNet等。
硬件需求与安装
项目推荐使用8个Nvidia V100 GPU进行训练，不过由于FCOS的内存高效性，4个1080Ti GPU也能胜任如ResNet-50-FPN的训练。用户若仅将FCOS用作检测器，仅需安装Pytorch，并执行简单的pip命令即可。
快速演示与推断
用户可以通过快速的安装步骤，下载预训练模型，并运行简单的Python脚本来进行FCOS的快速演示。对于推断任务，项目提供了简单的命令行接口，支持多GPU的推断设置。
模型与训练
项目中提供了不同模型的预训练权重，用户可以根据需求下载并使用。对于模型训练，用户可以根据提供的命令行在多GPU环境下进行训练，并根据需要选择不同的backbone。
贡献与引用
项目欢迎开发者贡献代码或提交问题。此外，对于在研究中使用本项目的用户，建议引用相应的论文以致敬原作者的工作与贡献。
许可协议
该项目在学术领域遵循BSD两项条款许可协议。对于商业用途，请联系项目作者获取相应许可。
致谢
项目开发得到了多个社区贡献者的宝贵建议和代码贡献，特别感谢中心采样和GIoU技术的支持。
通过FCOS的简化设计和强大的检测性能，该项目为目标检测领域带来了新的视角和可能性，是目标检测技术的重要进展。
编辑推荐精选
openai-agents-python
OpenAI Agents SDK，助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK，它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具，支持工具调用、结果处理、追踪等功能，涵盖多种应用场景，如研究助手、财务研究等，能显著提升开发效率，让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
Hunyuan3D-2
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具，支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型，具备快速形 状生成能力，可生成带纹理的高质量 3D 模型，适用于多个领域，为 3D 创作提供了高效解决方案。
3FS
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目，涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作，如创建文件和目录、设置布局等，同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景，能够提高系统的性能和可靠性，是分布式存储领域的优质解决方案。
TRELLIS
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目，它利用结构化 3D 潜在表示技术，实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具，包括文本到 3D、图像到 3D 等，并且支持多种输出格式，如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS，用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产，适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
ai-agents-for-beginners
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目，提供 10 节课程，涵盖构建 AI 代理的必备知识，支持多种语言，包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容，助您快速入门 AI 代理领域。
AEE
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理 、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。
UI-TARS-desktop
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。
Wan2.1
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。
爱图表
全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。
Qwen2.5-VL
一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号