VNext

高级视频实例分割框架，支持在线和离线模式

VNext 视频实例分割 InstMove IDOL SeqFormer Github 开源项目

VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架，提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

YOLOX - 无锚目标检测算法YOLOX，设计简洁性能优越

GithubMegEnginePyTorchYOLOXanchor-freeobject detection开源项目

YOLOX是一种无锚版YOLO，设计简洁，性能更优，旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现，并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案，满足不同应用场景需求。

timesformer-base-finetuned-k600 - 采用空间时间注意力的视频分类技术，提升视频理解能力

GithubHuggingfaceKinetics-600TimeSformer开源项目模型深度学习空间时间注意力视频分类

TimeSformer模型运用空间时间注意力机制进行视频分类，能够识别Kinetics-600中的600种标签。该工具旨在提升视频理解的准确性，提供简便的视觉分析能力。

d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述

CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉

D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

video2x - 开源视频和图像超分辨率增强软件

Video2X是一个开源的视频、GIF和图像超分辨率处理软件。它集成了waifu2x、Real-ESRGAN等多种先进算法，能够有效提升媒体质量。Video2X提供图形界面、命令行和Docker容器三种使用方式，支持Windows和Linux平台。除了提高分辨率外，该工具还具备帧率插值功能，可以显著改善视频的流畅度和清晰度。

DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱

DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪

DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析，并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术，如MobileNetV2s与EfficientNets，有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程，方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证，通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力

GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

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