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PointTinyBenchmark

目标定位与检测的先进开源工具箱

基于mmdetection的开源工具箱,专注目标定位和检测任务。项目实现了多项先进算法,如小目标检测尺度匹配、单点监督目标定位等。提供丰富资源,支持计算机视觉研究,尤其适用于小目标和点监督场景。为研究人员提供了强大工具,推进计算机视觉领域发展。

GPT4Point - 用于点语言理解和生成的统一框架
3D点云CVPR2024GPT4PointGithub开源项目生成框架语言理解
GPT4Point项目提供了一个统一框架,用于三维点云与语言的理解和生成,涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成,包含超过100万个不同详细程度的数据对,并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
panoptic-toolbox - PanopticStudio多视角动作捕捉数据处理工具箱
3D关键点GithubPanopticStudio多视角系统开源项目数据集骨骼提取
PanopticStudio Toolbox是一款用于处理多视角人体动作捕捉数据的开源工具箱。它提供了下载、提取和可视化Panoptic Studio数据的功能,包括高清视频和3D关键点数据。该工具箱支持Python和Matlab,可实现3D关键点可视化和图像重投影。此外,它还包含KinopticStudio子系统工具和haggling数据集处理功能。
deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目
本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法,结合CNN模型进行特征提取,并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪,并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目,适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。
MVDet - 基于特征透视变换的多视角行人检测系统
GithubMVDetMultiviewX数据集多视角检测开源项目特征透视变换行人检测
MVDet是一个开源的多视角行人检测系统,采用特征透视变换技术提高检测精度。项目包含自主开发的合成数据集MultiviewX,为相关研究提供数据支持。在Wildtrack数据集上,MVDet达到88.2%的MODA。项目开放源代码和预训练模型,便于研究人员进行深入研究。
SparseBEV - 多摄像头视频中的高性能稀疏3D目标检测技术
GithubICCV 2023PyTorchSparseBEVnuScenes开源项目立体检测
SparseBEV利用多摄像头视频实现高性能稀疏3D目标检测,得到ICCV 2023的认可,并提供PyTorch实现、训练和评估指南。新发布的SparseOcc展示了全稀疏架构支持多种预训练权重和配置文件。用户可使用提供的代码进行可视化和模型优化,实现高效3D检测。兼容不同版本的PyTorch和CUDA,表现卓越。
PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展
3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉
PointLLM是一个创新的多模态大语言模型,可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观,而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集,并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力,研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准,并使用三种评估方法进行测试。
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