object-detection

Torch और TensorRT के लिए डीप लर्निंग सर्वर और CLI

डीप लर्निंग का उपयोग करके ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग और डिटेक्शन के लिए पेपर्स, डेटासेट, कोड और अन्य संसाधनों का संग्रह

Tensorflow 2.0 में कार्यान्वित YoloV3

PyTorch का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने पर Jupyter Notebook ट्यूटोरियल। विषय: Detectron 2 के साथ चेहरा पहचान, LSTM ऑटोएन्कोडर के साथ टाइम सीरीज़ विसंगति पहचान, YOLO v5 के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाएं, कोरोनावायरस दैनिक मामलों के लिए टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान, BERT के साथ सेंटीमेंट विश्लेषण

हल्का न्यूडिटी डिटेक्शन

YOLO ROS: ROS के लिए रियल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

किसी भी कंप्यूटर या एज डिवाइस को अपने कंप्यूटर विजन प्रोजेक्ट्स के लिए कमांड सेंटर में बदलें।

ailia SDK के लिए प्री-ट्रेन किए गए, अत्याधुनिक AI मॉडल का संग्रह

3D मशीन लर्निंग कार्यों को हल करने के लिए Open3D का एक एक्सटेंशन

detrex DETR-आधारित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, पोज़ एस्टिमेशन और अन्य विजुअल रिकग्निशन कार्यों के लिए एक रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म है।

ECCV 2026 शोध पत्रों और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स का संग्रह, ECCV 2026 पेपर और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट साझा करने के लिए इश्यू सबमिट करने का स्वागत है।

Tensorflow 2.0, Android में कार्यान्वित YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny। YOLO v4 .weights को tensorflow, tensorrt और tflite में कनवर्ट करें

उपग्रह और हवाई छवियों पर डीप लर्निंग के लिए एक ओपन सोर्स लाइब्रेरी और फ्रेमवर्क।

[CVPR 2025] MambaVision का आधिकारिक PyTorch कार्यान्वयन: एक हाइब्रिड Mamba-Transformer विजन बैक बोन

YOLO मॉडल्स के लिए 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 इम्प्लीमेंटेशन

Scaled-YOLOv4: स्केलिंग क्रॉस स्टेज पार्शियल नेटवर्क

[DEIMv2] रियल टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और DINOv3 का मिलन

कंप्यूटर विजन के लिए एक ऑल-इन-वन टूलकिट

एक आधुनिक, वेब-आधारित फोटो प्रबंधन सर्वर। इसे अपने होम सर्वर पर चलाएं और यह आपको किसी भी डिवाइस पर अपने संग्रह से सही फोटो ढूंढने की अनुमति देगा। स्मार्ट फ़िल्टरिंग ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, फेस रिकग्निशन, लोकेशन अवेयरनेस, कलर एनालिसिस और अन्य ML एल्गोरिदम द्वारा संभव बनाई गई है।

fastdup एक शक्तिशाली, निःशुल्क टूल है जिसे इमेज और वीडियो डेटासेट से तेज़ी से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बेजोड़ स्केलेबिलिटी के साथ डेटा ऑपरेशन लागत को काफी कम करते हुए इमेज और लेबल दोनों की गुणवत्ता को बेहतर बनाने में मदद करता है।

🚀 NVIDIA के लिए आसान और तेज़ YOLO तैनाती टूलकिट 🛠️

iOS/macOS के लिए कोर ML मॉडल ज़ू — PyTorch मॉडल जिन्हें उपयोग के लिए तैयार .mlpackage में बदला गया है, प्रत्येक में एक कन्वर्शन स्क्रिप्ट और SwiftUI सैंपल ऐप है।

विभिन्न ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल से बॉक्स को एनसेम्बल करने के तरीकों का सेट, जिसमें "Weighted boxes fusion (WBF)" पद्धति का कार्यान्वयन भी शामिल है।

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

🚀🚀🚀 कुछ बेहतरीन public YOLO object detection series प्रोजेक्ट्स और संबंधित object detection datasets का संग्रह।

ExecuTorch द्वारा संचालित, React Native में डिवाइस पर AI मॉडल चलाने का घोषणात्मक तरीका।

"YOLOv13: Real-Time Object Detection with Hypergraph-Enhanced Adaptive Visual Perception" का कार्यान्वयन।

Segment Anything से संबंधित पेपर्स/प्रोजेक्ट्स/अन्य को ट्रैक करना और एकत्र करना।

यह PASCAL VOC और COCO के साथ YOLOv4, attentive YOLOv4 और mobilenet YOLOv4 की एक pytorch रिपॉजिटरी है

विज़न मॉडल (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) के लिए ऑल-इन-वन ट्रेनिंग: प्री-ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग, डिस्टिलेशन।