object-detection

Servidor de Deep Learning y CLI para Torch y TensorRT

Colección de artículos, conjuntos de datos, código y otros recursos para el seguimiento y detección de objetos mediante deep learning

YoloV3 implementado en TensorFlow 2.0

Tutoriales de Jupyter Notebook para resolver problemas del mundo real con Machine Learning y Deep Learning usando PyTorch. Temas: Detección de rostros con Detectron 2, detección de anomalías en series temporales con Autoencoders LSTM, detección de objetos con YOLO v5, construye tu primera red neuronal, pronóstico de series temporales para casos diarios de coronavirus, análisis de sentimientos con BER

Detección ligera de desnudez

YOLO ROS: Detección de objetos en tiempo real para ROS

Convierte cualquier ordenador o dispositivo edge en un centro de control para tus proyectos de visión por computador.

La colección de modelos de IA preentrenados y de última generación para ailia SDK

Una extensión de Open3D para abordar tareas de Machine Learning en 3D.

detrex es una plataforma de investigación para detección de objetos basada en DETR, segmentación, estimación de poses y otras tareas de reconocimiento visual.

Colección de artículos y proyectos de código abierto de ECCV 2026; también invitamos a los expertos a enviar issues y compartir artículos y proyectos de código abierto de ECCV 2026.

YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny implementados en Tensorflow 2.0, Android. Convierte .weights de YOLO v4 a tensorflow, tensorrt y tflite.

Una biblioteca y framework de código abierto para aprendizaje profundo en imágenes satelitales y aéreas.

[CVPR 2025] Implementación oficial en PyTorch de MambaVision: un troncal de visión híbrido Mamba-Transformer

Implementación de NVIDIA DeepStream SDK 8.0 / 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 para modelos YOLO

Scaled-YOLOv4: Escalado de Cross Stage Partial Network

[DEIMv2] La detección de objetos en tiempo real se encuentra con DINOv3

Un conjunto de herramientas todo en uno para visión por computadora

Un servidor moderno de gestión de fotos basado en la web. Ejecútalo en tu servidor doméstico y te permitirá encontrar la foto adecuada de tu colección desde cualquier dispositivo. El filtrado inteligente es posible gracias al reconocimiento de objetos, reconocimiento facial, localización, análisis de color y otros algoritmos de ML.

fastdup es una herramienta potente y gratuita diseñada para generar rápidamente información valiosa a partir de conjuntos de datos de imágenes y videos. Ayuda a mejorar la calidad tanto de las imágenes como de las etiquetas, al tiempo que reduce significativamente los costos de operación de datos, todo con una escalabilidad inigualable.

🚀 Kit de herramientas para el despliegue de YOLO en NVIDIA, más fácil y rápido 🛠️

Zoo de modelos Core ML para iOS/macOS — modelos PyTorch convertidos a .mlpackage listos para usar, cada uno con un script de conversión y una aplicación de ejemplo SwiftUI. Repositorios hermanos cubren el framework Core AI de Apple (iOS/macOS 27) y LLMs en el dispositivo.

Conjunto de métodos para combinar cajas de diferentes modelos de detección de objetos, incluyendo la implementación del método de fusión de cajas ponderadas (WBF).

TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN y GoogLeNet

🚀🚀🚀 Una colección de increíbles proyectos públicos de la serie de detección de objetos YOLO y conjuntos de datos relacionados.

Forma declarativa de ejecutar modelos de IA en React Native en el dispositivo, impulsada por ExecuTorch.

Implementación de "YOLOv13: Detección de objetos en tiempo real con percepción visual adaptable mejorada por hipergrafos".

Seguimiento y recopilación de artículos/proyectos/otros relacionados con Segment Anything.

Repositorio de PyTorch para YOLOv4, attentive YOLOv4 y mobilenet YOLOv4 con PASCAL VOC y COCO

Entrenamiento integral para modelos de visión (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): preentrenamiento, ajuste fino y destilación.