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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。

ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库
GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉
ImageAI是一款开源的Python库,帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练,提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息,请参阅项目文档和指南。
NeuralBlender - AI本到图像艺术生成平台
AI工具AI生成图像NeuralBlender人工智能技术文本转图像社区艺术
NeuralBlender是一个革新性的AI驱动艺术创作平台,利用VQGAN、CLIP和GAN等先进技术,将简单文字描述转换为复杂、独特的视觉艺术作品。该平台提供直观强大的工具,使各种技能水平的用户——从专业艺术家到业余爱好者——都能轻松生成令人惊叹的AI图像。NeuralBlender不仅支持个人创作,还拥有一个活跃的社区空间,用户可以在此分享作品、欣赏他人创意,并寻找灵感。无论是将抽象概念可视化,还是创作奇幻场景,NeuralBlender为探索AI艺术的无限可能性提供了便捷之门。
blender-plugin - Blender插件实现Sketchfab模型无缝导入导出
3D模型APIBlender插件GithubSketchfab导入导出开源项目
该Blender插件实现了Sketchfab模型的直接导入导出功能。用户可在Blender内搜索浏览Sketchfab模型库,支持简单登录和模型上传。插件兼容材质、动画和纹理,并提供常见问题解决方案。适合需要Blender和Sketchfab间高效工作流的3D创作者使用。
faceswap - 面部识别与交换工具,支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具,适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统,通过提取、训练和转换步骤实现面部交换,并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南,并拥有活跃的社区支持,包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准,倡导合理合法的使用,致力于推动AI技术的学习与应用。
opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导
AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉
OpenCV是开源的计算机视觉库,提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码,需遵循明确的贡献指南。此外,OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动,通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。
awesome-cvpr-2024 - CVPR 2024计算机视觉前沿进展集锦
CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目汇总了CVPR 2024会议的重要论文、挑战赛和教程。涵盖计算机视觉领域多个前沿方向,包括视觉变换器、视觉语言模型和3D重建等。为研究人员和从业者提供了解计算机视觉最新进展的全面资源,展现了该领域的创新趋势和突破性成果。
blip-image-captioning-base - BLIP框架打造的先进图像描述生成模型
BLIPGithubHuggingface图像字幕图像理解多模态开源项目模型视觉语言预训练
blip-image-captioning-base是基于BLIP框架的图像描述生成模型,在COCO数据集上预训练。模型适用于条件和无条件图像描述任务,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等视觉语言任务中表现优异。它具有出色的泛化能力,可零样本迁移至视频语言任务。支持CPU和GPU运行,包括半精度模式,为开发者提供高效的图像描述生成工具。
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。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架,用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割,后端采用PyTorch。作为低代码框架,它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道,并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
kitti360LabelTool - KITTI-360数据集标注工具
GithubKITTI-360WebGL开源项目数据集标注工具计算机视觉
KITTI-360 Annotation Tool是一个开源的Web应用框架,用于标注KITTI-360数据集。该工具基于Python和JavaScript开发,结合cherrypy和WebGL技术,提供了直观的用户界面。它支持多用户协作、任务分配和权限管理,有助于提高标注效率和准确性。研究人员可以使用此工具查看、编辑和提交标注结果,为城市场景理解研究提供数据支持。
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