flickr_scraper

专为YOLO训练集收集的Flickr图片爬取工具

Flickr 图像爬虫数据集收集 YOLO训练计算机视觉 Github 开源项目

flickr_scraper是一款针对YOLO训练数据集收集开发的Python工具。该工具通过Flickr API实现关键词搜索和批量下载功能，可快速获取并保存相关图片。它简化了计算机视觉任务的数据准备流程，使用者只需配置API密钥即可开始使用。这个开源项目为研究者和开发者提供了便捷的图像数据采集方式。

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介绍相关项目

awesome-crawler - 多语言网络爬虫框架和工具大全

GithubScrapyWeb Crawler多语言支持开源项目网络爬虫

awesome-crawler项目汇集了各种编程语言的网络爬虫框架和工具。涵盖Python、Java、C#、JavaScript、PHP等主流语言，包含Scrapy、Nutch、crawler4j等知名框架，以及HTML解析、分布式爬取等功能库。项目为网络数据采集开发者提供了全面的技术参考，有助于选择合适的爬虫解决方案。

video_spider - 多平台短视频无水印下载解决方案

API接口Github多平台支持开源项目短视频去水印视频下载

video_spider是一个支持23个主流短视频平台的无水印下载工具。该项目提供API接口，可解析并获取来自抖音、快手、微博等平台的视频标题、封面和无水印链接。它不仅面向开发者，也为普通用户提供了简单的演示界面，是一款实用的短视频处理解决方案。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型

GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型

YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。

yagooglesearch - 智能模拟人类行为的Google搜索Python库

GithubGoogle搜索HTTP代理Python库yagooglesearch开源项目网页抓取

yagooglesearch是一个用于执行智能Google搜索的Python库。该工具模拟真实人类搜索行为,避免触发Google的限制机制。它提供可调节的客户端属性、HTTP 429检测与恢复、随机延迟、代理支持等功能,实现高效稳定的Google搜索。

anylabeling - AI辅助数据标注工具

AnyLabelingGithubSegment AnythingYOLO图像注释开源项目自动标注

AnyLabeling是一款高效的数据标注工具，结合了LabelImg和Labelme的优点，并改进了用户界面。支持多种图像注释类型，包括多边形、矩形、圆形、线条和点。提供自动标注功能，兼容YOLOv8和Segment Anything。支持文本检测、识别和关键信息提取标注，适用于英语、越南语和中文。用户可通过PyPI安装，适用于各种操作系统。更多信息请查看官方网站。

darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法

DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉

Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。

Scrap.so - 智能网络数据采集AI助手

AI工具人工智能市场研究数据收集网页抓取自动化工具

Scrap.so是一款智能网络数据采集AI工具，堪称AI员工。它能自动浏览网站、利用搜索引擎寻找目标，并收集指定数据，无需人工干预。只需提供目标网站列表和所需数据类型，Scrap.so就能自动完成数据采集和整理。适用于潜在客户开发、市场调研、竞争对手分析等多种场景，显著提升数据收集效率。采用一次性付费模式，为用户提供便捷高效的AI数据采集解决方案。

yolov9 - 高效准确的目标检测算法

GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉

YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。

assets - 视觉资产和AI模型资源库

GithubUltralyticsYOLO开源项目数据集计算机视觉预训练模型

Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集，为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务，为研究人员和开发者提供便捷的资源访问，加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件，包括视觉素材、预训练模型和注释数据集，适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程，使开发者能够专注于项目开发而非资源收集，从而提高工作效率。

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。

相关项目

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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。

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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。

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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。

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