mask-rcnn

Boîte à outils et benchmark de détection OpenMMLab

Mask R-CNN pour la détection d'objets et la segmentation d'instances avec Keras et TensorFlow

Implémentation officielle de "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows".

Boîte à outils de détection d'objets basée sur PaddlePaddle. Elle prend en charge la détection d'objets, la segmentation d'instances, le suivi d'objets multiples et la détection de points clés multi-personnes en temps réel.

[ICLR'23 Spotlight🔥] Le premier pré-entraînement réussi de type BERT/MAE sur un réseau convolutionnel ; implémentation PyTorch de "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling"

Le Medical Detection Toolkit contient des implémentations 2D et 3D de détecteurs d'objets courants tels que Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, ainsi qu'un framework d'entraînement et d'inférence axé sur le traitement d'images médicales.

Un framework de vision par ordinateur agnostique, connectable à toute bibliothèque d'entraînement : Fastai, Pytorch-Lightning et d'autres à venir

Boîte à outils pour le jeu de données TAIC (Trash Annotations in Context).

RectLabel est un outil d'annotation d'images hors ligne pour la détection et la segmentation d'objets.