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flickr_scraper

专为YOLO训练集收集的Flickr图片爬取工具

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。

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。
duckduckgo_search - 基于DuckDuckGo的多功能Python搜索和内容获取库
APICLI工具DuckDuckGoGithubPython库开源项目搜索引擎
duckduckgo_search是一个基于DuckDuckGo搜索引擎的Python库,支持文本、图片、视频、新闻等多类型搜索。该库还提供AI聊天、即时答案查询、翻译功能,以及文件和图片下载能力。通过同步和异步API以及代理支持,满足多样化的网络搜索和内容获取需求。
myvision - 免费在线图像标注工具
COCO-SSDGithubMyVision图像注释工具开源项目数据集机器学习
MyVision是一款免费在线图像标注工具,旨在生成计算机视觉机器学习训练数据。它具有快速标注、多种数据集格式支持和现有项目导入功能。还利用COCO-SSD预训练模型自动标注对象,保障数据隐私。无需任何设置,只需打开index.html文件即可使用。适用于大数据集的高效工作流程,并支持英文和中文。
ydls - 灵活多功能的在线媒体处理平台
DockerGithubHTTP服务yt-dlp媒体下载开源项目转码
ydls项目提供了一个基于yt-dlp的HTTP服务,实现了多源媒体下载、流传输、转封装和转码功能。系统集成了丰富的格式和编解码器支持,可应用于媒体格式转换、播客制作和音频提取等领域。通过简洁而强大的API设计,开发者能够精确控制输出格式、编解码器选择和时间段截取,为各类媒体处理任务提供灵活解决方案。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
sparrow - 用于从各种文档和图像中高效提取和处理数据的开源工具
GithubLLMOCRRAG管道Sparrow开源项目数据提取
Sparrow是一个开源解决方案,专注于高效从各类文档和图像中提取与处理数据。它通过模块化架构提供独立的服务和优化的流程,支持表格、发票、收据等非结构化数据源。Sparrow的API支持本地语言模型数据提取,可与自定义工作流程集成。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
EasySpider - 无代码可视化网页数据采集与自动化工具
EasySpiderGithub可视化开源项目数据采集爬虫自动化测试
EasySpider是一款开源的可视化网页数据采集工具,无需编程即可设计和执行复杂爬虫任务。软件支持自动检测同类型元素、循环点击和定时执行等功能,能够处理需要登录和验证码的场景。EasySpider提供图形界面和命令行两种使用方式,适合新手使用,也可嵌入其他系统。该工具支持Windows、Mac和Linux系统,适用于数据采集和网页自动化测试。
BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具,简化深度学习训练数据准备过程
BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习
一款无需复杂配置的图像数据标注工具,专注于边界框标注,支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署,兼容Yolov4和TensorFlow训练平台,并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程,提升数据标注效率和质量。
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