object-detection

LLVIP: Ein sichtbarer und infraroter gepaarter Datensatz für Sehvermögen bei schwachem Licht

Die weltweit führende plattformübergreifende KI-Engine für Edge-Geräte

YoloDotNet – Ein C# .NET 8.0-Projekt für Klassifizierung, Objekterkennung, OBB-Erkennung, Segmentierung und Pose Estimation in Bildern und Live-Videostreams.

CnSTD: Ein Python3-Paket zur Szenentext-Erkennung (Scene Text Detection), Erkennung mathematischer Formeln (MFD) und Layout-Analyse (Layout Analysis) für Chinesisch/Englisch, basierend auf PyTorch/MXNet

MXNet-Portierung von SSD: Single Shot MultiBox Object Detector. Neuimplementierung von https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

🌮 Toolkit für das Dataset „Trash Annotations in Context“

Dieses Repository ist eine kuratierte Sammlung der spannendsten und einflussreichsten CVPR 2024 Paper. 🔥 [Paper + Code + Demo]

Bounding Box Regression mit Unsicherheit für präzise Objekterkennung (CVPR'19)

Hierarchische Wahrnehmungsbibliothek in Python für Posenbestimmung, Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Keypoint-Schätzung, Gesichtserkennung usw.

GUI zum Markieren von Bounding Boxes von Objekten in Bildern für das Training des YOLO-Neuralnetzwerks

Multi-Objekt-Tracker in Python

Papers, Code und Datensätze zum Thema Deep Learning für die 3D-Objekterkennung.

Lesbareres und flexibleres yolov5 mit mehr Backbones (gcn, resnet, shufflenet, mobilenet, efficientnet, hrnet, swin-transformer etc.) sowie (cbam, dcn etc.) und TensorRT

Trainieren Sie einen hochmodernen yolov3-Objektdetektor von Grund auf!

🚀🚀🚀 YOLO-Serie als PaddlePaddle-Implementierung, einschließlich PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet und mehr. 🚀🚀🚀

Basierend auf dem yolo-high-level-Projekt (detect\pose\classify\segment\): Enthält yolov5\yolov7\yolov8\-Core, Verbesserungsforschung, SwintransformV2 und Attention-Serie, Trainingsfähigkeiten, Geschäftsanpassung, Engineering-Deployment C

YOLOv7-Objektverfolgung mit PyTorch, OpenCV und Sort Tracking

Dieses Repository ist eine kuratierte Sammlung der spannendsten und einflussreichsten CVPR 2023 Paper. 🔥 [Paper + Code]

Exclusively Dark (ExDARK)-Datensatz, der unseres Wissens nach die bisher größte Sammlung von Aufnahmen bei schlechten Lichtverhältnissen von sehr dunklen Umgebungen bis zur Dämmerung (d. h. 10 verschiedene Bedingungen) mit Bildklassen- und Objekt-Annotationen darstellt.

Erstelle voll funktionsfähige Computer-Vision-Modelle mit PyTorch

Computer Vision-basiertes Tool zur Generierung von ML-Trainingsdaten :rocket:

OBBDetection ist eine auf MMdetection basierende Bibliothek zur gedrehten Objekterkennung.

Einfache und modulare Computer-Vision-Detektoren, -Tracker & SAM – YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X in unter 10 Zeilen Code ausführen.

[CVPR 2024] Aligning and Prompting Everything All at Once für universelle visuelle Wahrnehmung.

YOLO-Modell-QAT und Bereitstellung mit DeepStream und TensorRT

Konvertierung von mmdetection-Modellen zu TensorRT, unterstützt FP16, INT8, Batch-Input, dynamische Shapes usw.

ComfyUI-Knoten für Vision-Language-Modelle: Qwen3-VL, Moondream 3, Florence-2, SmolVLM2, InternVL, Gemma 3, MiniCPM-V. Plus Open-Vocabulary-Erkennung, SAM2/SAM3-Segmentierung, Video-Temporal-Reasoning, GGUF über llama.cpp und gehostete LLM/VLM-APIs.

Eine hochperformante Echtzeit-Objekterkennungslösung mit YOLO11, angetrieben von ONNX-Runtime.

RectLabel ist ein Offline-Tool zur Bildannotation für Objekterkennung und Segmentierung.

Albumentations der nächsten Generation: dual lizenziert für Open-Source- und kommerzielle Nutzung