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opencv_contrib

OpenCV的实验性扩展模块库

opencv_contrib 是 OpenCV 库的扩展模块仓库,包含多个实验性计算机视觉功能。它允许开发者贡献和测试新算法,同时保持 OpenCV 主库的稳定性。仓库涵盖目标检测、3D重建和机器学习等高级技术。用户可通过 CMake 将这些模块集成到 OpenCV 构建过程中,从而增强库的功能。

simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具
GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习
simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割,使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰,包含示例代码,支持自定义训练,并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证,适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。
mindcv - 基于MindSpore的开源计算机视觉框架
GithubMindCV图像分类开源项目深度学习框架计算机视觉预训练模型
MindCV是一个开源计算机视觉框架,基于MindSpore构建。它集成了经典和最新的视觉模型,并提供预训练权重。通过模块化设计,支持定制化的数据处理、模型构建和训练流程。该框架适用于迁移学习和自定义CV任务开发,可在多种硬件平台上运行。MindCV注重效率与灵活性的平衡,同时提供了详细的教程和示例,方便开发者快速入门和应用。
bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具,支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具,提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成,以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境,适用于大规模合成数据集的构建,包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例,方便开发与调试,适合计算机视觉研究人员和开发者。
awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源,适用于学术研究与实际应用。
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。
caffe - 一个用于深度学习的快速开放框架
BAIRBVLCCaffeGithub开源项目模型动物园深度学习框架
Caffe是由伯克利AI研究中心和社区贡献者开发的深度学习框架,强调高效表达、速度和模块化。用户可以通过项目网站获取详细信息,包括DIY深度学习教程、文档、参考模型和社区模型库。Caffe提供多种自定义版本,例如优化CPU和多节点支持的Intel Caffe、适用于AMD和Intel设备的OpenCL Caffe,以及Windows Caffe。社区用户可通过Gitter聊天和Google论坛进行交流,提交问题和建议。项目遵循BSD 2-Clause许可证,鼓励在研究中引用。
xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升
XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库,专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集,解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境,可处理超十亿样本的数据。作为开源项目,XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目
FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉
该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能,包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法,并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源,采用MIT许可证。
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