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MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱

OpenMMLabMMDetectionPyTorchRTMDetMM-Grounding-DINOGithub开源项目

MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。

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介绍相关项目
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
GroundingDINO - 语言驱动的开放集目标检测模型
GithubGrounding DINO开放集检测开源项目目标检测计算机视觉语言指导
GroundingDINO是一个基于语言的开放集目标检测模型,能够检测图像中的任意物体。该模型在COCO数据集上实现了零样本52.5 AP和微调后63.0 AP的性能。GroundingDINO支持CPU模式,可与Stable Diffusion等模型集成用于图像编辑,还能与SAM结合实现分割功能。此外,项目提供了丰富的演示和教程资源,为开放世界目标检测领域带来了新的解决方案。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架，采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法，支持自定义数据集训练，并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
Stable-DINO - 基于稳定匹配的高性能目标检测模型
COCO数据集GithubStable-DINO开源项目深度学习目标检测计算机视觉
项目采用稳定匹配算法，结合检测变压器架构，在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP，具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合，并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测，还可扩展到实例分割等相关任务。
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析，并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术，如MobileNetV2s与EfficientNets，有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程，方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证，通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法
CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测
CoDet是一种开放词汇目标检测方法，采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练，在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型，并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。
detr-resnet-50 - DETR 基于Transformer的创新目标检测模型
COCO数据集DETRGithubHuggingfaceResNet-50Transformer开源项目模型目标检测
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合Transformer架构与ResNet-50骨干网络。该模型采用端到端训练方法，简化了传统目标检测流程。经COCO 2017数据集训练后，DETR能高效检测和定位图像中的多个物体，在目标检测任务中实现42.0的平均精度（AP）。其简洁设计和卓越性能为计算机视觉领域带来新的可能。
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