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detectron2

Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架

Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
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。
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。
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。
detr-resnet-50-panoptic - DETR模型:结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割
DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练,支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制,DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上,模型展现出优秀性能:框AP为38.8,分割AP为31.1,全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法
DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉
Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。
Grounded-SAM-2 - 多模态视频目标检测与分割框架
GithubGrounding DINOSAM 2图像分割开源项目目标检测视频追踪
Grounded-SAM-2是一个开源项目,结合Grounding DINO和SAM 2技术,实现图像和视频中的目标检测、分割和跟踪。该项目支持自定义视频输入和多种提示类型,适用于广泛的视觉任务。通过简化代码实现和提供详细文档,Grounded-SAM-2提高了易用性。项目展示了开放世界模型在处理复杂视觉任务中的潜力,为研究人员和开发者提供了强大的工具。
segment-anything-fast - 高性能图像分割模型加速框架
AI模型加速GithubPyTorchSegment Anything图像分割开源项目推理优化
segment-anything-fast是基于Facebook's segment-anything的优化版本,专注于提高图像分割模型的性能。通过整合bfloat16、torch.compile和自定义Triton内核等技术,该项目显著提升了模型推理速度。它支持多种优化方法,如动态int8对称量化和2:4稀疏格式,同时保持了简单的安装和使用流程。这使得开发者能够轻松替换原始segment-anything,实现更高效的图像分割。该优化框架适用于需要实时或大规模图像分割处理的应用,如自动驾驶、医疗影像分析或视频编辑等领域,可显著提高处理效率和资源利用率。
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