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MeMOTR

基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

MeMOTR多目标跟踪Transformer长期记忆计算机视觉Github开源项目

MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法，通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果，为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明，便于研究者复现和改进。

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介绍相关项目
yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统
DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪
这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现，针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标，在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南，支持自定义模型，并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。
detr-resnet-101 - DETR目标检测模型：结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型，结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练，能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数，DETR在目标检测任务中表现优异，达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
MimicMotion - 基于AI的高质量人体动作视频生成框架
AIGithubMimicMotion人体动作开源项目深度学习视频生成
MimicMotion是一个创新的视频生成框架，可基于任意动作指导生成高质量的长视频。该项目采用置信度感知的姿态引导技术，提高了时间平滑性和模型鲁棒性。通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略，MimicMotion有效解决了图像失真问题，并能以较低的资源消耗生成长视频。这一技术在视频质量、控制性和生成长度等方面显著优于现有方法，为人体运动视频生成领域开辟了新的可能性。
detrex - 开源Transformer检测算法工具箱
Detectron2GithubPytorchTransformerdetrexobject detection开源项目
detrex是一个开源工具箱，专为最先进的Transformer检测算法提供支持。该工具箱基于Detectron2构建，并参考了MMDetection和DETR的模块设计。detrex模块化设计，提供强大基线，通过优化超参数将模型性能提升至0.2至1.1AP。该工具箱轻量易用，支持最新算法如Focus-DETR、SQR-DETR、Align-DETR、EVA-01和EVA-02，帮助用户构建定制模型。
robotic-transformer-pytorch - RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现
GithubRT1人工智能开源项目机器人变形金刚深度学习计算机视觉
本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。
Transformer-in-Computer-Vision - Transformer在计算机视觉中的最新研究汇总
GithubTransformer开源项目最新论文深度学习视觉算法计算机视觉
项目汇总了最新的基于Transformer的计算机视觉研究论文，涵盖了视频处理、图像分类、目标检测和异常检测等广泛应用场景。用户可点击链接查看具体类别的论文和代码。若发现遗漏研究，欢迎提交问题或请求。最新版本更新于2024年8月8日，为科研人员与开发者提供丰富资源。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型，将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本，DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时，实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码，并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法，DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架，通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导，有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具，推动了可控视频生成技术的发展。
FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破
FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer
FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目，在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度，支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术，适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现，易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术，实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档，可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
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