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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

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。

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介绍相关项目
ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法，支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致，以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例，包括图片、摄像头和视频推理，方便开发者快速上手并应用于实际场景。
T-Rex - 融合文本和视觉提示的通用目标检测模型
APIGithubT-Rex2开源项目目标检测视觉提示计算机视觉
T-Rex2是一款融合文本和视觉提示的通用目标检测模型。它突破传统模型局限，具备零样本检测能力，适用于农业、工业和生物医学等领域。该模型支持交互式视觉提示、通用视觉提示和文本提示三种工作流程，满足多样化的目标检测需求。项目提供在线演示和API接口，便于快速体验和集成。
objectsdf_plus - 物体组合式神经隐式表面重建技术的进阶版本
3D重建GithubObjectSDF++开源项目深度学习神经隐式表面计算机视觉
ObjectSDF++是物体组合式神经隐式表面重建技术的改进版本。该技术通过引入遮挡感知的不透明度渲染公式和物体区分正则化项，提高了实例掩码监督的利用效率，从而在场景和物体层面实现更精确的表面重建。项目提供了适用于Replica和ScanNet数据集的训练和评估代码，为3D场景理解和重建研究提供了新的工具。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。
LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。
owlv2-base-patch16-finetuned - 介绍OWLv2模型在零样本物体检测中的应用与发展
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2对象检测开源项目模型计算机视觉零样本检测
OWLv2模型是用于零样本物体检测的一个创新模型，使用CLIP作为多模态基础，同时采用ViT型Transformer以提取视觉特征，并通过因果语言模型获取文本特征。此模型的最大特点是其开放词汇分类功能，通过将固定分类层权重替换为文本模型中的类别名称嵌入实现。在常见检测数据集上，CLIP从头训练并微调，以学习精确的对象检测方法。此工具为AI研究人员提供了在计算机视觉领域探索鲁棒性、泛化和其他能力的机会。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。
owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型，支持多文本查询
AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测
OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型，使用CLIP作为多模态骨干，通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层，并附加分类和框头，能够处理多文本查询，扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP，提高了其在公开检测数据集上的性能，有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。
bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合
3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示
BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征，解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时，大幅降低计算成本，树立了新行业标杆。
VLDet - 将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习
GithubICLR 2023VLDet图像文本对开放词汇目标检测开源项目物体语言对齐
VLDet是一种开放词汇目标检测方法，通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型，该方法将任务构建为二分图匹配问题，在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能，并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。
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