semantic-segmentation

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, classification d'images, estimation de pose, suivi d'objets.

Label Studio est un outil d'étiquetage et d'annotation de données multi-types avec un format de sortie standardisé.

Collection de papiers et projets open source de la CVPR 2026

Computer Vision Annotation Tool (CVAT) est une plateforme de premier plan pour la création de jeux de données visuels de haute qualité pour l'IA. Elle propose des produits open-source, cloud et entreprise, ainsi que des services d'étiquetage pour les images, vidéos et annotations 3D, incluant l'assistance par IA, l'assurance qualité, la collaboration d'équipe, l'analyse et des API développeur.

Annotation d'images avec Python. Prend en charge les polygones, rectangles, cercles, lignes, points et l'annotation assistée par IA.

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

Modèles de segmentation sémantique avec plus de 500 backbones pré-entraînés basés sur des réseaux convolutionnels et des transformers.

Implémentation PyTorch de U-Net pour la segmentation sémantique d'images haute qualité.

[CVPR 2024 Oral] Famille InternVL : Une alternative open source pionnière à GPT-4o

Boîte à outils et benchmark de segmentation sémantique d'OpenMMLab.

Bibliothèque de segmentation d'images facile à utiliser avec un large éventail de modèles pré-entraînés, prenant en charge diverses tâches pratiques comme la segmentation sémantique, interactive, panoptique, le détourage d'images, la segmentation 3D, etc.

Boîte à outils Gluon CV.

Outils pour concevoir ou visualiser l'architecture de réseaux de neurones.

Implémentation PyTorch pour la segmentation sémantique et l'analyse de scènes sur le jeu de données MIT ADE20K.

Une liste organisée d'outils de labellisation de données exceptionnels

Implémentation officielle PyTorch de SegFormer.

pySLAM est un pipeline de SLAM visuel hybride Python/C++ prenant en charge les caméras monoculaires, stéréo et RGB-D. Il propose un large éventail d'extracteurs de caractéristiques locaux et globaux modernes, plusieurs stratégies de fermeture de boucle, un module de reconstruction volumétrique, des modèles de prédiction de profondeur intégrés et des capacités de segmentation sémantique pour une meilleure compréhension de la scène.

Bac à sable pour l'entraînement de réseaux de deep learning

Minkowski Engine est une bibliothèque de réseaux de neurones à différenciation automatique pour les tenseurs creux de haute dimension.

Collection de papiers et projets open source de l'ICCV 2025.

[CVPR 2023 Highlight] InternImage : Exploration de modèles de vision à grande échelle avec des convolutions déformables

[Prix du meilleur article IEEE TMI] Implémentation officielle de UNet++.

Modèle 3D U-Net pour la segmentation sémantique volumétrique écrit en PyTorch.

Une extension d'Open3D pour traiter les tâches d'apprentissage automatique 3D

Une bibliothèque et un framework open source pour l'apprentissage profond sur l'imagerie satellite et aérienne.

[CVPR 2025] Implémentation PyTorch officielle de MambaVision : une architecture de vision hybride Mamba-Transformer.

Collaborez et étiquetez tout type de données, images, textes ou documents via une interface web ou une application de bureau intuitive.

Outil d'étiquetage web pour images bitmap et nuages de points.

Zoo de modèles Core ML pour iOS/macOS — modèles PyTorch convertis en .mlpackage prêts à l'emploi, chacun avec un script de conversion et une application exemple SwiftUI. Les dépôts associés couvrent le framework Core AI d'Apple et les LLM sur appareil.

Modèles, jeux de données et fonctions de perte pour la segmentation sémantique implémentés en PyTorch.