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。

viseron - 本地自托管NVR和AI计算机视觉软件

DockerGithubViseron对象检测开源项目运动检测面部识别

Viseron是一款本地自托管的NVR和AI计算机视觉软件，提供物体检测、运动检测和人脸识别等功能，适用于家庭、办公室等场所的监控。用户只需运行Docker容器并通过内置Web界面编辑配置文件即可轻松上手。项目支持多种组件，并欢迎社区贡献。

yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统

DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪

这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现，针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标，在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南，支持自定义模型，并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。

dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架

DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成

DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架，专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频，例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示，体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。

darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法

DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉

Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。

MeViS - 基于运动表达的大规模视频目标分割数据集

GithubMeViS基准测试开源项目数据集视频分割运动表达

MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。

video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具

Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集

video2dataset是一个开源工具，用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统，可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成，适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。

nextpy - AMS的自修改框架

AI框架GithubNextpy代码生成开源项目提示引擎自我修改软件

Nextpy是一个优化AI代码生成的框架，具有强大的提示引擎和模块化设计。它允许用户定义AI系统的边界，通过编译时处理和会话状态维护，显著提高生成效率。Nextpy支持多平台运行，兼容开源模型，并内置语法错误检测功能。开发者可以通过Nextpy提升Python开发技能。

vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建

3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理

Vid2Avatar是一个开源项目，采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督，通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明，适用于复杂场景的人物建模。

Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破，高精度与快速推理并重

Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型

Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本，并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型，适用于相对和度量深度估计，可处理图像和视频。此外，发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。

MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型

CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目

MP-Former是一种新型图像分割transformer模型，采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码，适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发，在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本，为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表，提供了no noise和all-layer MP训练设置，12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源，安装过程与Mask2Former相同，便于研究者快速上手和进行进一步探索。

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