object-detection

NanoDet-Plus: Superschnelles und leichtgewichtiges, anchor-free Objekterkennungsmodell. Nur 980 KB (int8) / 1,8 MB (fp16) und läuft mit 97 FPS auf Mobiltelefonen

Gluon CV Toolkit

YOLOv6: Ein einstufiges Objekterkennungs-Framework für industrielle Anwendungen.

Ein einheitliches Toolkit für tiefenlernbasierte Dokumentenbildanalyse

OpenPCDet Toolbox für LiDAR-basierte 3D-Objekterkennung.

Framework-unabhängige geschnittene/gekachelte Inferenz + interaktive Benutzeroberfläche + Fehleranalysediagramme

Computer Vision und Sport

Beliebteste Metriken zur Evaluierung von Objekterkennungsalgorithmen.

[ECCV 2022] Dies ist die offizielle Implementierung von BEVFormer, einem reinen Kamera-Framework für die Wahrnehmung beim autonomen Fahren, z. B. 3D-Objekterkennung und semantische Kartensegmentierung.

Eine Sammlung von Beispiel-Apps zur Demonstration der Verwendung von Google ML Kit APIs unter Android und iOS

🔥 TensorFlow-Code für den technischen Bericht: „YOLOv3: An Incremental Improvement“

Kostenloses Online-Tool zur Beschriftung von Fotos. https://makesense.ai

AdelaiDet ist eine Open-Source-Toolbox für Aufgaben zur Erkennung und Identifizierung auf Instanzebene.

OpenMMLab YOLO-Serien-Toolbox und Benchmark. Implementiert RTMDet, RTMDet-Rotated, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX, PPYOLOE usw.

Selbstgehostete, rein lokale NVR- und KI-Computer-Vision-Software. Mit Funktionen wie Objekterkennung, Bewegungserkennung, Gesichtserkennung und mehr bietet sie Ihnen die Möglichkeit, Ihr Zuhause, Ihr Büro oder jeden anderen Ort zu überwachen.

Beschleunigte Deep-Learning-Forschung und -Entwicklung

Eine PyTorch-Implementierung des YOLO-v3-Objekterkennungsalgorithmus

D-FINE: Neuinterpretation der Regressionsaufgabe von DETRs als feingranulare Verfeinerung der Verteilung [ICLR 2025 Spotlight]

DAMO-YOLO: Eine schnelle und präzise Objekterkennungsmethode mit neuen Technologien wie NAS-Backbones, effizientem RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA und Distillationsverbesserung.

Open-Source-KI-Kamera-Fähigkeitenplattform, KI-NVR & CCTV-Überwachung. Lokale VLM-Videoanalyse mit Qwen, DeepSeek, SmolVLM, LLaVA, YOLO26. KI-gestützter Agenten-Sicherheitskamera-Agent – überwacht, versteht, erinnert sich und schützt Ihr Zuhause über Telegram, Discord oder Slack. Erweiterbare KI-Fähigkeiten. OpenAI, Google, Anthropic oder lokale KI. Läuft auf Mac Mini & AI-PCs.

mean Average Precision – Dieser Code bewertet die Leistung Ihres neuronalen Netzes zur Objekterkennung.

Ein plattformübergreifendes Framework zur Videostrukturierung (Videoanalyse) basierend auf CV-Modellen und mLLMs.

Sammlung von ICCV 2025 Papieren und Open-Source-Projekten

[CVPR 2023 Highlight] InternImage: Untersuchung groß angelegter Vision Foundation Models mit deformierbaren Faltungen

Einfache und umfassende Tutorials zu TensorFlow

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

Bilder für die Inferenz ohne Kennzeichnung (Nutzung von Foundation Models zum Trainieren überwachter Modelle).

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

Leichte Python-Bibliothek zum Hinzufügen von Echtzeit-Multi-Objekt-Tracking zu beliebigen Detektoren.

Auf YOLOv5 basierendes System zur Erkennung von Personen, Schutzhelmen und Sperrbereichen auf Baustellen, 🚀😆 inkl. detailliertem Tutorial zum Trainieren eigener Datensätze mit YOLOv5 🚀😆 März 2021: Visualisierungsoberfläche hinzugefügt❗❗