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pytracking

基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架

视觉目标跟踪视频目标分割PyTorch深度学习计算机视觉Github开源项目

PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。

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介绍相关项目
segmentation_models.pytorch - 基于PyTorch的神经网络图像分割库
GithubPyTorch图像分割开源项目神经网络编码器预训练模型
segmentation_models.pytorch 是一个基于 PyTorch 的图像分割库,提供9种分割模型架构和124种编码器。该库 API 简洁,支持预训练权重,并包含常用评估指标和损失函数。它适用于研究和实际应用中的各种图像分割任务,是图像分割领域的实用工具。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。
ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具
EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络
ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法，支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术，可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务，可用于模型性能和稳定性的研究。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架
GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析
TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理，实现单模型多显卡多实例负载调度，并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码，可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合，适应不同应用场景。
SlowFast - 开源视频理解框架 提供多种先进模型架构
GithubPySlowFast开源项目深度学习神经网络模型视频理解计算机视觉
PySlowFast是FAIR开发的开源视频理解代码库，提供高效训练的先进视频分类模型。支持SlowFast、Non-local Neural Networks、X3D和Multiscale Vision Transformers等多种架构。该框架便于快速实现和评估视频研究创新，涵盖分类、检测等任务。PySlowFast兼具高性能和轻量级特点，适用于广泛的视频理解研究。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
mmaction2 - 开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现
GithubMMAction2OpenMMLab开源项目模型库行动识别视频理解
MMAction2为基于PyTorch的开源视频理解工具箱，涵盖动作识别、动作定位、时空动作检测等多种任务。项目特点包括模块化设计、丰富的模型库以及详尽文档，支持灵活的自定义配置。
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