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bpycv

Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具,支持标注和深度数据的生成

bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具,提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成,以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境,适用于大规模合成数据集的构建,包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例,方便开发与调试,适合计算机视觉研究人员和开发者。

lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能
APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集
LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码,并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布,适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。
ffcv - 插入式数据加载系统,可显著提高模型训练中的数据吞吐量
Githubffcv加速开源项目数据加载模型训练计算机视觉
FFCV通过加速数据加载,显著提升模型训练的数据吞吐量,同时保持训练算法不变,极大地减少训练时间和成本。例如,使用FFCV在一块GPU上训练ImageNet模型仅需35分钟,而CIFAR-10模型仅需36秒。FFCV还提供预封装的标准视觉基准代码、自动优化的数据处理功能,以及适用于各种资源约束环境的灵活选项。更多详细信息和安装指南,请访问官方网站。
latentblending - 基于AI的高效视频场景过渡技术
AI生成GithubLatent blendingSDXLStable Diffusion开源项目视频转场
LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术,能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡,支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo,进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI,便于开发者和用户快速应用和测试。
blip-itm-base-flickr - 用于视觉语言理解和生成的多功能开源工具
BLIPGithubHuggingface图像文本匹配开源项目数据集模型生成任务视觉语言理解
BLIP通过生成并过滤图像描述,有效地增强了视觉与语言结合任务的能力,如图像文本检索、图像描述生成和视觉问答。其在实际应用中的优异表现及对视频语言任务的零样本迁移能力,使其成为研究人员的理想工具。
labelme - Python图像标注工具,支持多种格式导出
GithubLabelmePython图像标注实例分割开源项目语义分割
Labelme是一个Python图像标注工具,使用Qt构建界面,支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注,适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能,并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台,安装简单,资源丰富,易于使用。
Deep-Live-Cam - 开源实时人脸替换工具
AI换脸Deep-Live-CamGithub人工智能图像处理开源项目视频处理
Deep-Live-Cam是一个开源的实时人脸替换项目,支持视频和网络摄像头人脸替换。该工具采用深度学习算法,提供GPU加速,可快速完成高质量人脸替换。项目面向艺术家和内容创作者,注重伦理使用,内置不当内容检测。Deep-Live-Cam安装简便,界面直观,为AI生成媒体领域提供了实用解决方案。
anylabeling - AI辅助数据标注工具
AnyLabelingGithubSegment AnythingYOLO图像注释开源项目自动标注
AnyLabeling是一款高效的数据标注工具,结合了LabelImg和Labelme的优点,并改进了用户界面。支持多种图像注释类型,包括多边形、矩形、圆形、线条和点。提供自动标注功能,兼容YOLOv8和Segment Anything。支持文本检测、识别和关键信息提取标注,适用于英语、越南语和中文。用户可通过PyPI安装,适用于各种操作系统。更多信息请查看官方网站。
yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具
GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉
YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口,支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。
RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估
GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标
本项目汇总了RGB-D语义分割领域的最新研究成果,提供详尽的论文列表和性能对比。涵盖NYUDv2等主流数据集的基准结果,包括像素精度、平均精度、mIoU等关键指标。通过定期更新反映该领域最新进展,为计算机视觉研究人员提供全面的参考资源。项目内容还包括数据集介绍、评估指标说明和详细的性能对比表格,全面呈现RGB-D语义分割技术的发展脉络。对于想深入了解该领域的研究人员和工程师而言,这是一个高价值的信息聚合平台。
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