semantic-segmentation

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — Objekterkennung, Instanzen-Segmentierung, semantische Segmentierung, Bildklassifizierung, Pose-Schätzung, Objekttracking

Label Studio ist ein mehrtypiges Daten-Labeling- und Annotation-Tool mit standardisiertem Ausgabeformat.

Sammlung von CVPR 2026 Papers und Open-Source-Projekten

Computer Vision Annotation Tool (CVAT) ist eine führende Plattform zur Erstellung hochwertiger visueller Datensätze für Vision-KI. Sie bietet Open-Source-, Cloud- und Enterprise-Produkte sowie Kennzeichnungsdienste für Bild-, Video- und 3D-Annotationen mit KI-gestützter Kennzeichnung, Qualitätssicherung, Teamzusammenarbeit, Analytik und Entwickler-APIs.

Bildannotation mit Python. Unterstützt Polygon-, Rechteck-, Kreis-, Linien-, Punkt- und KI-gestützte Annotation.

Dies ist eine offizielle Implementierung von „Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows“.

Semantische Segmentierungsmodelle mit über 500 vortrainierten Backbone-Netzwerken auf Basis von Convolutional Neural Networks und Transformers.

PyTorch-Implementierung des U-Net für semantische Bildsegmentierung mit hochauflösenden Bildern

[CVPR 2024 Oral] InternVL Family: Eine bahnbrechende Open-Source-Alternative zu GPT-4o. Ein Open-Source-Multimodal-Dialogmodell, das der Leistung von GPT-4o nahekommt.

OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox und Benchmark.

Benutzerfreundliche Bildsegmentierungsbibliothek mit großartigem vortrainiertem Modell-Zoo, die eine Vielzahl praktischer Aufgaben in den Bereichen semantische Segmentierung, interaktive Segmentierung, panoptische Segmentierung, Bild-Matting, 3D-Segmentierung usw. unterstützt.

Gluon CV Toolkit

Tools zum Entwerfen oder Visualisieren der Architektur neuronaler Netze.

PyTorch-Implementierung für semantische Segmentierung / Szenenanalyse auf dem MIT ADE20K-Datensatz

Eine kuratierte Liste großartiger Tools zur Datenkennzeichnung

Offizielle PyTorch-Implementierung von SegFormer

pySLAM ist eine hybride Python/C++ Visual SLAM-Pipeline, die Monokular-, Stereo- und RGB-D-Kameras unterstützt. Sie bietet eine breite Palette moderner lokaler und globaler Merkmals-Extraktoren, mehrere Schleifenschließungsstrategien, ein volumetrisches Rekonstruktionsmodul, integrierte Tiefenvorhersagemodelle sowie semantische Segmentierungsfunktionen für ein verbessertes Szenenverständnis.

Sandbox zum Trainieren von Deep-Learning-Netzwerken

Minkowski Engine ist eine Auto-Diff-Bibliothek für neuronale Netze für hochdimensionale spärliche Tensoren.

Sammlung von ICCV 2025 Papieren und Open-Source-Projekten

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

[IEEE TMI Best Paper Award] Offizielle Implementierung für UNet++

3D U-Net-Modell für volumetrische semantische Segmentierung, geschrieben in PyTorch.

Eine Erweiterung von Open3D für 3D-Machine-Learning-Aufgaben

Eine Open-Source-Bibliothek und ein Framework für Deep Learning auf Satelliten- und Luftbildern.

[CVPR 2025] Offizielle PyTorch-Implementierung von MambaVision: Ein hybrides Mamba-Transformer-Vision-Backbone.

Gemeinsames Arbeiten und Kennzeichnen von Daten aller Art, Bildern, Texten oder Dokumenten über eine einfache Web-Oberfläche oder Desktop-App.

Web-Labeling-Tool für Rasterbilder und Punktwolken

Core ML Model Zoo für iOS/macOS – PyTorch-Modelle konvertiert in einsatzbereite .mlpackage, jeweils mit Konvertierungsskript und SwiftUI-Beispiel-App. Verwandte Repositories decken Apples Core AI Framework (iOS/macOS 27) und On-Device-LLMs ab.

:art: In PyTorch implementierte Modelle, Datensätze und Loss-Funktionen für die semantische Segmentierung.