Logo
Project Icon

OBBDetection

多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法

目标检测OBBDetection深度学习计算机视觉MMdetectionGithub开源项目

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。

访问官网访问官网GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
supervision - 可重复的计算机视觉工具
GithubSupervision图像标注开源项目数据集工具模型连接器计算机视觉
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包，支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能，适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总
3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习
了解单目3D物体检测的最新研究进展，页面涵盖2024至2016年的相关学术论文，并持续更新。您可浏览详细的文章列表，涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外，网站还提供Pytorch代码，方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。
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。
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。
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。
pytorch-hed - PyTorch重实现的全息嵌套边缘检测HED算法
GithubHEDPyTorch开源项目深度学习计算机视觉边缘检测
该项目是Holistically-Nested Edge Detection (HED)算法的PyTorch重新实现。项目提供命令行工具进行图像边缘检测，使用官方权重但在BSDS500数据集上ODS评分为0.774，略低于原始Caffe版本的0.780。项目包含使用说明、性能对比和引用信息，为研究和开发人员提供HED算法的实现参考。
deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型
COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测
Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。
mindocr - 基于MindSpore的开源OCR工具包 实现高效文本检测与识别
GithubMindOCRMindSporeOCR工具箱开源项目文字识别文本检测
MindOCR是一个基于MindSpore的开源OCR开发工具箱，集成主流文本检测和识别算法。该工具箱提供易用的训练和推理接口，加速文本检测识别模型的开发和部署。MindOCR支持DBNet、CRNN等多种算法，采用模块化设计，并提供高性能预训练模型。研究人员和开发者可以利用MindOCR快速构建OCR应用，实现高效的图像文本理解。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号