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flickr_scraper

专为YOLO训练集收集的Flickr图片爬取工具

flickr_scraper是一款针对YOLO训练数据集收集开发的Python工具。该工具通过Flickr API实现关键词搜索和批量下载功能,可快速获取并保存相关图片。它简化了计算机视觉任务的数据准备流程,使用者只需配置API密钥即可开始使用。这个开源项目为研究者和开发者提供了便捷的图像数据采集方式。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
myvision - 免费在线图像标注工具
COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习
MyVision是一款免费在线图像标注工具,旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象,保障数据隐私。无需任何设置,只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程,并支持英文和中文。
sparrow - 用于从各种文档和图像中高效提取和处理数据的开源工具
GithubLLMOCRRAG管道Sparrow开源项目数据提取
Sparrow是一个开源解决方案,专注于高效从各类文档和图像中提取与处理数据。它通过模块化架构提供独立的服务和优化的流程,支持表格、发票、收据等非结构化数据源。Sparrow的API支持本地语言模型数据提取,可与自定义工作流程集成。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
fastdup - 无监督的高效图像和视频数据集分析工具
Githubfastdup可视化图片分析开源项目无监督工具视频数据集
fastdup是一款无监督的图像与视频数据集分析工具,能够检测重复、异常和低质量图像。其优化的C++引擎在低资源CPU机器上也能高效运行,处理数百万到数十亿张图像。支持主要操作系统,数据可以本地或云端处理,确保隐私。提供交互式UI和静态图库,便于用户探索分析结果。
YOLO-Patch-Based-Inference - 补丁式推理优化小物体检测和实例分割
GithubYOLO实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
这个Python库实现了基于补丁的推理方法,用于改进小物体检测和实例分割。它支持多种Ultralytics模型,包括YOLOv8/v9/v10、FastSAM和RTDETR,可用于对象检测和实例分割任务。库提供了推理结果可视化功能,并通过优化的补丁处理和结果合并提高了小物体检测准确性。项目还包含交互式笔记本和教程,方便用户学习和使用。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
duck-duck-scrape - 提供DuckDuckGo搜索功能和多种API的访问的Node.js库
APIDuckDuckGoGithubNode.jsduck-duck-scrape开源项目搜索
duck-duck-scrape是一个Node.js库,提供DuckDuckGo搜索功能和多种API的访问。支持常规、图片、视频和新闻搜索,集成股票、天气、货币转换等API。兼容JavaScript和TypeScript,便于开发者实现搜索和数据获取功能。
harvesters - 优质计算机视觉图像采集Python库
GenICamGithubHarvesterOpen SourcePython图像采集开源项目
Harvester是一款Python库,旨在简化计算机视觉应用中的图像采集。其主要功能包括通过GenTL Producers进行图像采集、支持在单个Python脚本中加载多个GenTL Producers,同时还能操控GenICam特性节点。Harvester允许使用多种传输层在Python脚本中进行图像采集,并提供直观的方式操控多个GenICam兼容设备。该项目开源且遵循Apache License-2.0,适用于个人、内部或商业使用。
BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具,简化深度学习训练数据准备过程
BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习
一款无需复杂配置的图像数据标注工具,专注于边界框标注,支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署,兼容Yolov4和TensorFlow训练平台,并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程,提升数据标注效率和质量。
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