Project Icon

FCOS

完全卷积单阶段对象检测技术

FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法,通过避免使用锚点框,提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上,FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分,并在各种模型和硬件上表现出色,包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比,FCOS在ResNet-50平台上表现更佳(38.7对36.8的AP),且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现,并引入了多项优化和改进。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
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。
YOLOX - 无锚目标检测算法YOLOX,设计简洁性能优越
GithubMegEnginePyTorchYOLOXanchor-freeobject detection开源项目
YOLOX是一种无锚版YOLO,设计简洁,性能更优,旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现,并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案,满足不同应用场景需求。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
ARC - 自适应旋转卷积技术提升目标检测准确度
ARCGithub开源项目旋转目标检测物体检测自适应旋转卷积计算机视觉
ARC项目引入自适应旋转卷积操作,用于捕获图像中物体的方向信息。该技术通过旋转卷积核提高了旋转目标检测的性能和效率。项目开源了代码实现、预训练模型和使用说明,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文,含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新,旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考,帮助掌握领域前沿技术与动态。
U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测
GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用
U-2-Net,一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术,通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域,并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。
d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述
CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉
D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异,提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取,并包含在不同数据集上训练的模型权重。
detr-resnet-101 - DETR目标检测模型:结合ResNet-101与Transformer架构
COCODETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型物体检测计算机视觉
DETR是一种创新的端到端目标检测模型,结合了Transformer架构和ResNet-101骨干网络。该模型在COCO 2017数据集上训练,能高效检测图像中的多个物体。通过独特的对象查询机制和双向匹配损失函数,DETR在目标检测任务中表现优异,达到43.5%的平均精度。这一方法为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。
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。
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

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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