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OBBDetection

多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法

OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架,包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法,涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法,同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具,它继承了MMdetection的特性,适用于各种复杂场景的目标检测任务。

Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
roberta-base-openai-detector - RoBERTa实现的人工智能文本检测工具
GPT-2GithubHuggingfaceRoBERTa人工智能开源项目文本检测机器学习模型
这是OpenAI开发的一款基于RoBERTa架构的AI文本检测工具。通过微调RoBERTa基础模型,它可准确识别GPT-2生成的文本内容。该工具主要面向研究人员,用于探索和研究人工智能文本生成技术。需要注意的是,此工具并不适用于ChatGPT文本检测,建议与其他检测方法配合使用。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型
GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测
Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型,提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景,其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节,请参阅官方文档或参与Discord社区互动。
panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取
PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型
YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型,在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练,使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能,而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案,适用于多种目标检测场景。
KL-Loss - 创新边界框回归提升物体检测精度
CVPRGithubKL-Loss不确定性开源项目目标检测边界框回归
KL-Loss提出了一种新型边界框回归损失函数,同时学习边界框变换和定位方差。该方法显著提高了物体检测的定位精度,几乎不增加计算量。在MS-COCO数据集上,KL-Loss将多种检测架构的平均精度(AP)提升1.8%-5.5%,尤其在高IoU阈值下表现出色,大幅超越现有方法。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
HybridNets - 实时多任务交通场景感知网络
GithubHybridNets可行驶区域分割多任务感知开源项目目标检测车道线检测
HybridNets是一个实时多任务交通场景感知网络,集成了交通对象检测、可行驶区域分割和车道线检测功能。该网络可在嵌入式系统上实时运行,在BDD100K数据集的目标检测和车道检测任务中达到了最先进水平。HybridNets平衡了实时性能和多任务准确性,为自动驾驶和高级驾驶辅助系统提供了高效的视觉感知解决方案。
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