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YOLOX

无锚目标检测算法YOLOX,设计简洁性能优越

YOLOX是一种无锚版YOLO,设计简洁,性能更优,旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现,并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案,满足不同应用场景需求。

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。
T-Rex - 融合文本和视觉提示的通用目标检测模型
APIGithubT-Rex2开源项目目标检测视觉提示计算机视觉
T-Rex2是一款融合文本和视觉提示的通用目标检测模型。它突破传统模型局限,具备零样本检测能力,适用于农业、工业和生物医学等领域。该模型支持交互式视觉提示、通用视觉提示和文本提示三种工作流程,满足多样化的目标检测需求。项目提供在线演示和API接口,便于快速体验和集成。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
owlv2-base-patch16 - 零样本文本对象检测,提高计算机视觉的识别效果
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像编码器开放词汇物体检测开源项目模型零样本目标检测
OWLv2是一种多模态模型,通过结合CLIP的骨干和ViT样的Transformer,实现零样本文本对象检测。通过去除视觉模型的代币池层,并加入轻量级的分类和框头部,提升开放词汇分类的效果。使用公开的图像-文本数据集训练和微调,旨在优化图像与文本的匹配度。该模型目标帮助研究人员探索计算机视觉模型的鲁棒性和泛化性能,特别适用于未标注对象的识别领域,主要受众为AI研究人员
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱,支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft,并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化,以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具,通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化(FDR)以及引入全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加推理和训练成本的情况下,提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力,对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱,专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务,包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口,并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练,利用DALI优化数据处理,使用TorchAccelerator和fp16加速训练,并通过PAI-Blade优化推理性能。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割,借助PyTorch以提高分析准确性,mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测,适合高精度建筑物分割的应用需求。
PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具
GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨
PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具,支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型,覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景,适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式,可在本地多种硬件上运行,为AI应用开发提供便捷的解决方案。
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