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Python图像标注工具,兼容PASCAL VOC和YOLO格式

一款用Python编写的开源图像标注工具,适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式,可在Linux、macOS、Windows等平台上运行,并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注,支持预定义类、热键操作和Docker部署,是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

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。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
imgutils - 全面的动漫图像处理Python库 集成多种AI技术
GithubPython库imgutils动漫风格图像处理开源项目深度学习
imgutils是一个功能丰富的Python库,专为动漫风格图像处理而设计。该库集成了多种先进AI模型,提供差分检测与聚类、角色图像预训练、物体检测、线稿生成等功能。此外,imgutils还支持单色图像检测、图像分级、标签生成和截断图像检查等实用工具。这些功能使其成为处理动漫图像数据集和进行图像分析的理想选择。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
supervision - 可重复的计算机视觉工具
GithubSupervision图像标注开源项目数据集工具模型连接器计算机视觉
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包,支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能,适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。
yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
layout-parser - 文档图像分析的深度学习工具包
GithubLayout ParserOCR开源项目文档图像分析模型检测深度学习
LayoutParser提供多种深度学习模型和统一API,简化文档图像分析任务。支持布局检测、OCR、数据可视化等功能,并允许共享模型和分析流程。安装简便,可根据需求选择依赖项,是文档图像处理的理想工具。
cleanvision - 图像数据集问题自动检测工具,提升计算机视觉项目质量
CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉
CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具,能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案,支持多种图像格式,适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集,有助于提高机器学习模型的训练质量。
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