IDEA-Research

Grounded SAM: Verknüpfung von Grounding DINO mit Segment Anything, Stable Diffusion und Recognize Anything – automatisches Erkennen, Segmentieren und Generieren von Inhalten

[ECCV 2024] Offizielle Implementierung des Papers „Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection“

Grounded SAM 2: Alles in Videos mit Grounding DINO, Florence-2 und SAM 2 lokalisieren und verfolgen

[ICLR 2023] Offizielle Implementierung des Artikels „DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection“

[ECCV2024] API-Code für T-Rex2: Zur generischen Objekterkennung durch Text-Visual-Prompt-Synergie

detrex ist eine Forschungsplattform für DETR-basierte Objekterkennung, Segmentierung, Pose Estimation und andere visuelle Erkennungsaufgaben.

[CVPR2026] Detect Anything via Next Point Prediction

DINO-X: Das weltweit leistungsfähigste Vision-Modell für Objekterkennung und -verständnis in offenen Welten

Sammlung von Arbeiten zu Transformer für Objekterkennung und Segmentierung. Awesome Detection Transformer für Computer Vision (CV)

Grounding DINO 1.5: Die leistungsfähigste Open-World-Objekterkennungsserie von IDEA Research

[NeurIPS 2023] Offizielle Implementierung des Papers „Motion-X: A Large-scale 3D Expressive Whole-body Human Motion Dataset“

[ECCV 2024] Offizielle Implementierung des Papers „X-Pose: Detecting Any Keypoints“

[CVPR 2023] Offizielle Implementierung des Papers „One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer“

[ICCV 2023] Offizielle Implementierung des Papers „A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection“