LightGlue

光速图像特征匹配工具

LightGlue 特征匹配 ICCV 2023 图像配准深度学习 Github 开源项目

LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具，特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间，处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征，并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装，并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项，在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。

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介绍相关项目

image-matching-webui - 高效图像匹配软件，支持多种算法

GithubGradioHugging FaceImage Matching WebUI众多算法图像匹配开源项目

该工具利用多个著名的图像匹配算法高效匹配图像对，拥有基于gradio设计的图形用户界面，用户可以轻松选择两张图像和匹配算法，并获得精确匹配结果。支持本地图像和摄像头图像输入，以及众多流行的图像匹配算法，如MASt3R、DUSt3R和OmniGlue等。可以通过HuggingFace和Lightning AI平台直接使用，也可以本地部署。欢迎外部贡献，并现已支持多个功能扩展和优化方案。

IC-Light - AI驱动的图像光照重塑技术

GithubIC-Light人工智能图像重新照明开源项目深度学习照明操控

IC-Light项目通过人工智能技术实现图像光照的精确控制和重塑。该项目提供基于文本提示的重光照模型和基于背景的条件模型，可根据需求调整前景图像的光照效果。这一技术不仅能创造出独特的视觉效果，还能保持高度的光照一致性，为图像编辑和视觉内容创作提供新的可能性。

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。

libpointmatcher - 快速点云配准的模块化C++库

C++库GithubICP算法开源项目机器人视觉点云配准

libpointmatcher是一个开源的模块化C++库，实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域，支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式，可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率，同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项，允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程，方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证，适用于学术研究和商业项目。

similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具

CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索

该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法，支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发，支持命令行操作，基于PyTorch和FastAPI等技术，可实现多语言环境下的高效向量表示及检索，开箱即用。

gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率

GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度

GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题，简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计，可以轻松构建定制模型，并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率，预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务，并提供更多速度和准确性的选择。

unimatch - 视觉流、立体匹配和深度估计的统一解决方案

Depth EstimationGMFlowGithubStereo EstimationTPAMI 2023Unifying Flow开源项目

该项目实现了统一的视觉流、立体匹配和深度估计模型，并在Sintel、Middlebury和Argoverse基准测试中取得了优异成绩。项目支持通过conda和pip安装，并提供预训练模型和示例脚本，可生成光流、视差和深度的预测结果。详细的训练、评估和数据集使用指南，使其适合研究人员和工程师进行深入研究和应用。

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。

Real-Time-Latent-Consistency-Model - 实时潜在一致性模型，支持多种图像转换管道

CUDAControlNetDiffusersGithubLatent Consistency ModelLoRA开源项目

此项目展示了使用Diffusers进行图像转换的实时潜在一致性模型（LCM），支持img2img、txt2img、ControlNet等多种管道。需要CUDA和Python 3.10等环境支持，提供详细的安装指南和使用示例。LCM + LoRAs可以在极少步骤内完成推理，加快处理速度。项目支持Docker部署，并提供不同平台的实时演示链接。

lightly - 简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

相关项目

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