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Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, सिमेंटिक सेगमेंटेशन, इमेज क्लासिफिकेशन, पोज़ एस्टीमेशन, ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, क्लासिफिकेशन, ट्रेनिंग और एक्सपोर्ट के लिए PyTorch में Ultralytics YOLOv5।

हम आपके पुन: प्रयोज्य कंप्यूटर विजन टूल बनाते हैं। 💜

LocalAI एक ओपन-सोर्स AI इंजन है। किसी भी हार्डवेयर पर कोई भी मॉडल - LLM, विज़न, वॉइस, इमेज, वीडियो - चलाएं। GPU की आवश्यकता नहीं है।

IP कैमरों के लिए रीयल-टाइम लोकल ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के साथ NVR

OpenMMLab डिटेक्शन टूलबॉक्स और बेंचमार्क

क्लासिफिकेशन और ऑब्जेक्ट-डिटेक्शन आदि सहित इमेज प्रोसेसिंग के लिए डीप लर्निंग।

Keras और TensorFlow पर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए Mask R-CNN

CVPR 2026 पेपरों और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स का संग्रह

कंप्यूटर विजन एनोटेशन टूल (CVAT) विजन AI के लिए उच्च गुणवत्ता वाले विजुअल डेटासेट बनाने का एक अग्रणी प्लेटफॉर्म है। यह इमेज, वीडियो और 3D एनोटेशन के लिए AI-असिस्टेड लेबलिंग, गुणवत्ता आश्वासन, टीम सहयोग, एनालिटिक्स और डेवलपर API के साथ ओपन-सोर्स, क्लाउड और एंटरप्राइज उत्पाद प्रदान करता है।

यह "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" के लिए एक आधिकारिक कार्यान्वयन है।

PaddlePaddle पर आधारित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टूलकिट। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन, एकाधिक ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और वास्तविक समय मल्टी-पर्सन कीपॉइंट डिटेक्शन का समर्थन करता है।

कंप्यूटर विजन के लिए उन्नत AI स्पष्टता। CNN, Vision Transformers, वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, इमेज समानता और बहुत कुछ के लिए समर्थन।

CVPR2024/CVPR2023/CVPR2022/CVPR2021/CVPR2020/CVPR2019/CVPR2018/CVPR2017 पेपर/कोड/व्याख्या/लाइव स्ट्रीम संग्रह, जिसे Extreme Vision टीम द्वारा संकलित किया गया है

डीप लर्निंग का उपयोग करके ऑब्जेक्ट डिटेक्शन पर एक पेपर सूची।

उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट और विज़ुअल AI मॉडल को रिफाइन करें

कोड की केवल 3 लाइनों में तेज़ और सटीक ML

प्रशिक्षण, सत्यापन, अनुमान और बहु-प्रारूप निर्यात के साथ वास्तविक समय वस्तु पहचान के लिए YOLOv3, YOLOv3-SPP, और YOLOv3-tiny का PyTorch कार्यान्वयन

YOLOX एक उच्च-प्रदर्शन एंकर-मुक्त YOLO है, जो MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn और OpenVINO के समर्थन के साथ yolov3~v5 से आगे निकल जाता है। दस्तावेज़: https://yolox.readthedocs.io/

[ECCV 2024] पेपर का आधिकारिक कार्यान्वयन "Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection"

X-AnyLabeling: टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और मल्टीमोडल डेटा को एनोटेट करने के लिए एक हल्का, कुशल और एकीकृत क्रॉस-प्लेटफॉर्म डेस्कटॉप एप्लिकेशन, जो अत्याधुनिक AI मॉडल और लचीले मल्टी-फॉर्मेट एक्सपोर्ट के साथ बहुमुखी अंतर्निहित टूल को जोड़ता है।

उपग्रह और हवाई छवियों के साथ डीप लर्निंग के लिए तकनीकें

उत्पादन समस्याओं को तेज़ी से हल करें। ClickHouse और OpenTelemetry द्वारा संचालित सेशन रीप्ले, लॉग्स, मेट्रिक्स, ट्रेसेस और त्रुटियों को एकजुट करने वाला एक ओपन सोर्स ऑब्जर्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म।

अत्याधुनिक कंप्यूटर विज़न मॉडल और तकनीकों पर ट्यूटोरियल का संग्रह। ResNet जैसे बुनियादी आर्किटेक्चर से लेकर RF-DETR, YOLO11, SAM 3 और Qwen3-VL जैसे अत्याधुनिक मॉडल तक सब कुछ एक्सप्लोर करें।

RF-DETR एक रियल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सेगमेंटेशन मॉडल आर्किटेक्चर है जिसे Roboflow द्वारा विकसित किया गया है, COCO पर SOTA है, जिसे फाइन-ट्यूनिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। [ICLR 2026]

TensorRT और NVIDIA Jetson के साथ डीप-लर्निंग इन्फेंस नेटवर्क और डीप विजन प्रिमिटिव्स को तैनात करने के लिए Hello AI World गाइड।

सेल्फ-कंटेन कंप्यूटर विजन क्षमताओं के साथ एप्लिकेशन और सिस्टम बनाने के लिए डेवलपर्स को सशक्त बनाने के लिए बनाई गई एक Python लाइब्रेरी

Microsoft AI के साथ नवीनतम अभूतपूर्व नवाचारों का अनुभव करें, सीखें और कोड करें

सामान्य 3D ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए OpenMMLab का अगली पीढ़ी का प्लेटफ़ॉर्म।

NanoDet-Plus⚡सुपर फास्ट और हल्की एंकर-फ्री ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल। 🔥केवल 980 KB (int8) / 1.8MB (fp16) और मोबाइल फोन पर 97FPS पर चलता है🔥