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DINO

降噪锚框实现端到端目标检测

DINO采用改良的降噪锚框,提供先进的端到端目标检测功能,并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下,达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点,使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估,用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。

HighResCanopyHeight - AI驱动的高分辨率森林冠层高度制图技术
DINOv2GithubMeta AI卫星图像开源项目树冠高度图自监督学习
HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器,将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调,该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术,为森林监测和生态研究提供了有力支持。
depth-anything-small-hf - 基于大规模无标注数据的先进深度估计模型
Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计视觉模型零样本学习
Depth Anything是一款基于DPT架构和DINOv2骨干网络的创新深度估计模型。通过对约6200万张图像的训练,该模型在相对和绝对深度估计领域均实现了突破性成果。它不仅支持零样本深度估计,还能适应多样化的场景图像。研究人员和开发者可以通过简洁的pipeline或灵活的自定义类,轻松实现高精度的图像深度估计。
notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程,包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型,以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
Grounded-Segment-Anything - 融合文本引导的开放世界目标检测与分割工具
GithubGrounded-SAM图像分割开源项目目标检测视觉AI
Grounded-Segment-Anything项目结合了Grounding DINO和Segment Anything模型的优势,能够根据文本提示检测和分割图像中的任意物体。该工具为开放世界场景中的目标检测和分割任务提供了有效解决方案,支持自动标注、3D人体网格重建和图像编辑等多种应用。通过提高检测和分割精度并提升工作效率,Grounded-Segment-Anything为计算机视觉领域带来了显著进展。
dinosaur - 全球大气建模的新工具 可微分动力学谱系核心
DinosaurGithubJAX动力核心大气建模开源项目自动微分
Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程,支持自动微分,并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例,如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具,有助于推进大气动力学研究。
detr-resnet-50 - DETR 基于Transformer的创新目标检测模型
COCO数据集DETRGithubHuggingfaceResNet-50Transformer开源项目模型目标检测
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合Transformer架构与ResNet-50骨干网络。该模型采用端到端训练方法,简化了传统目标检测流程。经COCO 2017数据集训练后,DETR能高效检测和定位图像中的多个物体,在目标检测任务中实现42.0的平均精度(AP)。其简洁设计和卓越性能为计算机视觉领域带来新的可能。
DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割
3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉
DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法,采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer,在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果,推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程,对超参数不敏感,为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
FCOS - 完全卷积单阶段对象检测技术
FCOSGithubResNet-50卷积神经网络开源项目性能提升目标检测
FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法,通过避免使用锚点框,提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上,FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分,并在各种模型和硬件上表现出色,包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比,FCOS在ResNet-50平台上表现更佳(38.7对36.8的AP),且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现,并引入了多项优化和改进。
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