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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。

yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉

这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。

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。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

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Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

Yogger - 智能运动分析与评估应用实时提升运动表现

AI工具Yogger人工智能动作分析移动设备视频分析

Yogger是一款移动设备上的创新视频分析应用，集成动作捕捉技术。它为运动员和教练提供全面的运动分析服务，包括实时动作评估、进度跟踪和AI驱动的运动筛查。Yogger不仅能提高运动表现，还能预防伤害。其AI运动评估功能可快速生成详细报告和评分，适用于个人训练和团队管理。无论是自我指导还是组织使用，Yogger都是一款强大的工具，能够帮助用户轻松达成个人最佳成绩。

NBA-Machine-Learning-Sports-Betting - 使用机器学习预测NBA比赛结果与优化投注策略

GithubNBAPython体育博彩开源项目机器学习神经网络

本项目使用机器学习技术预测NBA比赛的胜负和投注选项，通过神经网络分析2007-08赛季以来的球队和赔率数据，胜率约为69%，胜赔预测准确率约为55%。输出数据包括球队的期望值和Kelly标准推荐的投注比例。该项目使用了Tensorflow、XGBoost、Numpy和Pandas等Python库，并提供命令行工具和Flask应用以便用户浏览数据。

Futera Ligai - 虚拟足球联赛技术与体育的创新融合

AI工具AI足球联赛Futera LigAINFT人工智能虚拟足球

Futera Ligai是一个创新的虚拟足球联赛平台，结合人工智能技术和NFT，为球迷提供独特的沉浸式体验。平台通过AI生成球员、球场和俱乐部背景，22支虚拟球队每周展开激烈比赛。NFT持有者可追踪自己角色的职业生涯，普通球迷也能深入体验俱乐部文化。Futera Ligai不仅是一个虚拟联赛，更是一个融合体育、技术与社区的创新平台，为足球爱好者带来全新的互动方式。

CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用

CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测

本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点，通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试，展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤，并提供丰富的可视化结果和资源链接，支持预训练模型的下载以便实际应用。

lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现

2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目

该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码，基于OpenPose优化技术，使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点，在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。

ezML - 专业的计算机视觉视频分析解决方案

AIAI工具Computer VisionezML视频分析运动分析

ezML提供专业的计算机视觉视频分析解决方案，通过预构建模型和分析工具实现视觉任务自动化和时序洞察提取。产品覆盖体育、制造、物流、电商等行业，包括运动分析引擎、咨询服务和API接口，便于企业集成和部署先进的计算机视觉应用。

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