object-detection

मूल Google कार्यान्वयन के प्रति वफादार और पोर्ट किए गए वेट्स के साथ EfficientDet का एक PyTorch कार्यान्वयन

स्वायत्त वाहन नियंत्रण एल्गोरिथ्म के बारे में पायथन नमूना कोड और दस्तावेज। इस प्रोजेक्ट का उपयोग शुरुआती लोगों के लिए एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर का अध्ययन करने के लिए एक तकनीकी गाइड बुक के रूप में किया जा सकता है।

पुनरुत्पादक गहरे学習 (deep learning) अध्ययनों के लिए PyTorch पर निर्मित एक कोडिंग-मुक्त फ्रेमवर्क। PyTorch इकोसिस्टम। 🏆 TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI आदि में प्रस्तुत 22 ज्ञान आसवन (knowledge distillation) विधियाँ अब तक लागू की गई हैं। 🎁 पुनरुत्पादकता और बेंचमार्क सुनिश्चित करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल, प्रशिक्षण लॉग और कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध हैं।

[CVPR 2025] DEIM: तेजी से अभिसरण के लिए बेहतर मिलान के साथ DETR

PyTorch में SSD का उच्च गुणवत्ता, तेज़, मॉड्यूलर संदर्भ कार्यान्वयन

तेज़ R&D प्रोटोटाइपिंग और Kaggle फ़ार्मिंग के लिए PyTorch एक्सटेंशन

[CVPR2026] नेक्स्ट पॉइंट प्रेडिक्शन के माध्यम से कुछ भी डिटेक्ट करें

किसी भी सुरक्षा कैमरे में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, ट्रैकिंग, मोबाइल नोटिफिकेशन और सर्च जोड़ें।

"Retinexformer: कम रोशनी में इमेज एन्हांसमेंट के लिए वन-स्टेज Retinex-आधारित Transformer" (ICCV 2023 टॉप-10 साइटेड 🏆) और (NTIRE 2024 रनर-अप 🏆) और (NTIRE 2025 विजेता 🏆) और (NTIRE 2026 विजेता 🏆)

[ICLR 2023 स्पॉटलाइट] डेंस प्रेडिक्शन के लिए विजन ट्रांसफॉर्मर अडैप्टर

:bar_chart: Python में एकाधिक ऑब्जेक्ट ट्रैकर्स (MOT) का बेंचमार्क करें

Yolov5 deepsort इन्फफेरेंस, YOLOv5+Deepsort का उपयोग करके वाहन और पैदल यात्री ट्रैकिंग और गिनती को लागू करता है, कोड को एक Detector क्लास में封装 किया गया है, जिसे अपने प्रोजेक्ट में एम्बิด करना आसान है

OpenCV-Python4.1 चीनी दस्तावेज़ीकरण

YOLOv4, DeepSort और TensorFlow के साथ कार्यान्वित ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग।

CVPR के नवीनतम परिणाम एकत्र करना, जिसमें पेपर, कोड और डेमो वीडियो आदि शामिल हैं, सभी के सुझावों का स्वागत है!

रीयल-टाइम और सटीक ओपन-वोकैबुलरी एंड-टू-एंड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

[ICLR'23 Spotlight🔥] किसी भी कन्वोल्यूशनल नेटवर्क पर पहला सफल BERT/MAE-शैली का प्री-ट्रेनिंग; "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling" का Pytorch कार्यान्वयन।

द मेडिकल डिटेक्शन टूलकिट में Mask R-CNN, Retina Net, और Retina U-Net जैसे प्रचलित ऑब्जेक्ट डिटेक्टर्स के 2D + 3D कार्यान्वयन के साथ-साथ चिकित्सा छवियों से निपटने पर केंद्रित एक प्रशिक्षण और अनुमान फ्रेमवर्क शामिल है।

🚀 TensorFlow Object Counting API एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जो TensorFlow और Keras के ऊपर बनाया गया है जो ऑब्जेक्ट काउंटिंग सिस्टम विकसित करना आसान बनाता है!

शोध पत्र पर आधारित YOLOv4 का PyTorch कार्यान्वयन: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"

बहुत कम समय में और कम डेटा के साथ computer vision मॉडल बनाएं।

"Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020] के लिए आधिकारिक रिपॉजिटरी

:basketball::robot::basketball: बास्केटबॉल शॉट्स और शूटिंग पोज़ का विश्लेषण करने के लिए AI वेब ऐप और API।

सरल CV प्रोजेक्ट्स का प्रतिकृति, जिसमें एट्रिब्यूशन, क्लासिफिकेशन, डिटेक्शन, कीपॉइंट डिटेक्शन आदि शामिल हैं।

StarDist - Star-convex आकृतियों के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन

Home Assistant के लिए Frigate इंटीग्रेशन

COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS, और ATH एनोटेशन के लिए लेगेसी JSON-to-YOLO डेटासेट कनवर्टर। Ultralytics पैकेज में convert_coco() द्वारा प्रतिस्थापित।

🧬 GPU त्वरण के साथ React Native के लिए उच्च-प्रदर्शन TensorFlow Lite लाइब्रेरी

⚡️ स्मार्ट रोबोट और स्पेस तेज़ी से बनाने के लिए spatial perception फ्रेमवर्क

YOLO, Deep SORT, और KLT पर आधारित उच्च-प्रदर्शन बहु-ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग 🚀