coco

Nous développons vos outils de vision par ordinateur réutilisables. 💜

Inférence par découpage/tuilage agnostique au framework, interface utilisateur interactive et graphiques d'analyse d'erreurs

:pencil2: Outil de segmentation d'images basé sur le Web pour la détection d'objets, la localisation et les points clés.

[CVPR 2023] OneFormer : Un Transformer pour gouverner la segmentation d'image universelle

Un framework sans code basé sur PyTorch pour des études d'apprentissage profond reproductibles. Écosystème PyTorch. 🏆 26 méthodes de distillation de connaissances présentées à TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI, etc. sont implémentées jusqu'à présent. 🎁 Modèles entraînés, journaux d'entraînement et configurations disponibles pour assurer la reproductibilité et l'étalonnage.

Détection d'objets de bout en bout, précise et en temps réel, avec vocabulaire ouvert.

Convertisseur de jeux de données JSON-to-YOLO pour les annotations COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS et ATH. Remplacé par convert_coco() dans le package Ultralytics.

Convertir un jeu de données au format coco/voc

Pour accélérer et simplifier le processus d'étiquetage/annotation d'images avec prise en charge de plusieurs formats.

[ICLR 2024] Implémentation PyTorch officielle de FasterViT : Vision Transformers rapides avec attention hiérarchique

Fonctions d'assistance pour la création de jeux de données COCO

Prend en charge PointRend, Fast_SCNN, HRNet, Deeplabv3_plus(xception, resnet, mobilenet), ContextNet, FPENet, DABNet, EdaNet, ENet, Espnetv2, RefineNet, UNet, DANet, HRNet, DFANet, HardNet, LedNet, OCNet, EncNet, DuNet, CGNet, CCNet, BiSeNet, PSPNet, ICNet, FCN, deeplab)

Cadre de gestion de jeux de données, une bibliothèque Python et un outil en ligne de commande pour construire, analyser et gérer des jeux de données de vision par ordinateur.

Keras beit, caformer, CMT, CoAtNet, convnext, davit, dino, efficientdet, edgenext, efficientformer, efficientnet, eva, fasternet, fastervit, fastvit, flexivit, gcvit, ghostnet, gpvit, hornet, hiera, iformer, inceptionnext, lcnet, levit, maxvit, mobilevit, moganet, nat, nfnets, pvt, swin, tinynet, tinyvit, uniformer, volo, vanillanet, yolor, yolov7, yolov8, yolox, gpt2, llama2, alias kecam

Outil de génération de données d'entraînement ML basé sur la vision par ordinateur :rocket:

Détection d'objets sur plusieurs jeux de données avec un espace d'étiquettes unifié appris automatiquement.