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opensphere

统一的高维球面人脸识别训练评估框架

OpenSphere是基于PyTorch的高维球面人脸识别库,提供统一的训练和评估框架。该项目将损失函数与其他组件解耦,支持公平比较不同损失函数。OpenSphere实现了多种先进的损失函数和网络架构,包括SphereFace系列,并集成了丰富的数据集。这一开源平台旨在为相关研究提供可复现的基准环境。

openvision - 通过开源项目OpenVision体验无缝结合Midjourney美学的图像风格
AI生成BittensorGithubHuggingfaceMidjourney风格OpenVision图像增强开源项目模型
OpenVision项目融合了Midjourney的独特美学,生成的图像无需后期调整仍具风格和细节表现,尤其在人像图像的处理上更加出色。该项目通过Bittensor网络生成,支持构建去中心化的开源AI模型,可使用diffusers和StableDiffusionXLPipeline轻松实现图像创建。
deep-text-recognition-benchmark - 基于深度学习方法的文本识别
GithubPyTorch场景文本识别开源项目数据集模型分析深度学习
该项目是一个开源的场景文本识别框架,通过四阶段的官方PyTorch实现,支持现有大多数STR模型。它允许在统一的数据集上,评估各个模块的性能表现,包括准确性、速度和内存需求,并已被多个国际竞赛验证。用户可使用预训练模型进行测试,或进行更深入研究。
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。
Uni3D - 突破性统一3D表示学习框架
3D表示GithubUni3D开源项目点云零样本分类预训练
Uni3D是一个创新的3D预训练框架,致力于大规模3D表示学习。该框架采用2D预训练模型初始化,通过端到端训练实现3D点云与图像-文本特征对齐。Uni3D凭借简洁架构和高效预训练,成功将模型规模扩展至10亿参数,在多项3D任务中取得突破性进展,展现了将2D深度学习优势迁移至3D领域的巨大潜力。
3DMPPE_ROOTNET_RELEASE - 单张RGB图像的相机距离感知的3D多人人体姿态估计实现
3D姿态估计GithubPyTorchRGB图像RootNet多人体姿态估计开源项目
此项目基于PyTorch实现了3D多人人体姿态估计,兼容多种公开的2D和3D数据集,如Human3.6M、MPII、MS COCO、MuCo-3DHP、MuPoTS-3D和3DPW。其特点包括代码简洁灵活、直观的人体姿态可视化,并支持不同单位系统的适配。项目还提供详细的训练和测试指南,旨在帮助用户在GPU环境下高效运行姿态估计算法。
panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取
PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
facechain - AI驱动的快速个性化肖像生成框架
AI绘图FaceChainGithub人像生成开源项目模型训练身份保持
FaceChain FACT是一款创新的AI肖像生成框架,仅需一张照片即可在10秒内生成保持身份特征的个性化肖像。该框架支持文本到图像和修复式生成,并与ControlNet和LoRA兼容。通过解耦训练技术,FaceChain FACT提升了图像质量、文本遵循能力和风格保持能力,实现了高度可控和真实的肖像生成。
all-seeing - 全景视觉识别与关系理解的开放世界AI系统
All-Seeing ProjectGithub关系理解多模态模型大规模数据集开源项目视觉识别
All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型,实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务,构建AS-V2数据集和ASMv2模型,增强关系理解能力。此外,项目提出CRPE基准测试,为评估关系理解提供系统平台。
Awesome-Avatars - 人类头像技术最新进展资源列表
3D建模Github人体头像开源项目深度学习神经渲染计算机视觉
该项目汇总了人类头像技术领域的最新进展,包括生成、重建、编辑等方面的重要论文和开源代码。涵盖头像生成、单人重建、视图合成、网格重建、文本生成头像、头像交互、动作生成等子领域。每项成果均提供论文链接、代码仓库和项目主页,便于研究人员快速了解和应用这些前沿技术。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
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