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使用YOLOv5和ByteTrack追踪足球运动员，结合YOLOv7进行3D姿势估计及GPT-4V分析队服颜色分配球员

YOLOv5 ByteTrack 足球运动员计算机视觉 GPT-4V Github 开源项目

本文介绍了如何在足球赛事中使用YOLOv5和ByteTrack技术进行球员追踪，使用YOLOv7实现3D姿势估计，并通过GPT-4V基于球衣颜色分配球员。文章包含技术应用示例、实现方法以及相关视频和代码资源，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术

GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测

SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测，得到ICCV 2023的认可，并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化，实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA，表现卓越。

HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统

GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测

HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术，实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据，提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值，有助于提高安全监测效率。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型

GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型

YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。

MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架

GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉

MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架，整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现，支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能，为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。

MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型实现CPU实时运行

GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络

MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型，无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token，有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法，包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异，分别达到70.6%和57.4%的AUC，同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是，MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。

iAI - 在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导

AICUDAGithubNVIDIAPytorchUbuntu开源项目

这篇文章提供了在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导，涵盖硬件要求、双系统安装、NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda、OpenCV、Docker、TensorRT、Pytorch等软件的安装与配置。内容包括从基础环境搭建到深度学习算法如YOLO V3和Faster R-CNN的实际应用，并附有常见问题解答和最佳实践，帮助用户高效构建AI开发环境。

TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案

CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测

此项目基于TensorRT，为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案，支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术，有效提升推理效率。支持C++和Python，包含CLI快速导出和推理功能，并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。

MeMOTR - 基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

GithubMeMOTRTransformer多目标跟踪开源项目计算机视觉长期记忆

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。

WebcamGPT-Vision - 通过OpenAI GPT-4 Vision API实现实时图像分析的轻量应用

FlaskGithubOpenAI GPT-4 Vision APIWebcamGPT-Visionwebcam图像处理实时图像捕获开源项目

WebcamGPT-Vision是一款轻量级Web应用，利用OpenAI的GPT-4 Vision API实现实时图像处理，支持PHP、Node.js和Python/Flask三种版本，具备简洁直观的界面设计，能够从摄像头捕获图像并显示AI生成的描述。需要现代网络浏览器、相应的软件安装和OpenAI API密钥。

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