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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

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。

Trainer - 基于PyTorch的通用模型训练框架
GithubPyTorchTrainer多GPU训练实验日志开源项目模型训练
Trainer是一个基于PyTorch的开源模型训练框架,具有简洁的代码结构和灵活的优化控制。该框架支持自动优化、高级优化循环、批量大小查找、分布式训练和Accelerate集成。此外,Trainer提供回调功能、性能分析和多种实验日志记录选项,包括Tensorboard和ClearML等。这个框架适用于各类深度学习任务,能够简化训练流程并提升效率。
ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器,兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器,支持VOC和COCO数据集,并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南,并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能,并包含未来功能更新计划,帮助开发者快速上手并扩展应用。
mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍
GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割
MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架,提供模块化设计和统一基准,支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能,提升训练效率和快速部署体验。
MixFormerV2 - 高效全Transformer跟踪模型 实现CPU实时运行
GithubMixFormerV2Transformer开源项目模型蒸馏目标跟踪神经网络
MixFormerV2是一个统一的全Transformer跟踪模型,无需密集卷积操作和复杂评分预测模块。该模型提出四个关键预测token,有效捕捉目标模板与搜索区域的相关性。项目还引入新型蒸馏模型压缩方法,包括密集到稀疏和深层到浅层两个阶段。MixFormerV2在LaSOT和TNL2k等多个基准测试中表现优异,分别达到70.6%和57.4%的AUC,同时在GPU上保持165fps的推理速度。值得注意的是,MixFormerV2-S是首个在CPU上实现实时运行的基于Transformer的单流跟踪器。
HolisticTraceAnalysis - 高效分析分布式训练性能瓶颈的开源工具
GPUGithubHolisticTraceAnalysisPyTorch分布式训练开源项目性能分析
HolisticTraceAnalysis是一款开源性能分析工具,用于识别分布式训练中的性能瓶颈。它分析PyTorch Profiler收集的跟踪数据,提供时间分解、内核分析、通信计算重叠等功能。支持Linux和Mac系统,适用于Python 3.8及以上版本。开发者可通过该工具深入分析和优化分布式训练性能。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
TensorRT - 提升PyTorch推理效率的工具
CUDAGithubPyTorchTensorRTTorch-TensorRT安装开源项目
Torch-TensorRT将TensorRT的强大功能引入PyTorch,用户仅需一行代码即可显著提升推理性能。该工具支持在多个平台上安装,包括PyPI和NVIDIA NGC PyTorch容器。通过torch.compile或导出式工作流,用户可以高效优化和部署模型。Torch-TensorRT依赖CUDA和TensorRT,与Linux和Windows等多种平台兼容。提供丰富资源,包括教程、工具和技术讲座,供用户学习使用。
facenet-pytorch - Pytorch下基于预训练模型和快速MTCNN的人脸识别技术
Face RecognitionGithubInception Resnet V1MTCNNPytorchVGGFace2开源项目
facenet-pytorch是一个开源项目,利用Pytorch实现的Inception Resnet (V1)模型,已在VGGFace2和CASIA-Webface上预训练。项目还包括高效的MTCNN实现,用于人脸检测。其特点包括快速人脸检测、生成面部识别嵌入、视频流中的人脸跟踪以及从TensorFlow到Pytorch的参数转换。开发者可以通过简单的安装和使用指引快速集成和应用这些高精度、高性能的预训练模型和工具。
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