coco

재사용 가능한 컴퓨터 비전 도구를 만듭니다. 💜

프레임워크 독립적인 슬라이스/타일 추론 + 대화형 UI + 오류 분석 플롯

객체 감지, 지역화, 키포인트를 위한 웹 기반 이미지 분할 도구

[CVPR 2023] OneFormer: 범용 이미지 세분화를 지배할 단 하나의 Transformer

재현 가능한 딥러닝 연구를 위해 PyTorch로 구축된 코딩 없는 프레임워크. PyTorch 에코시스템. 🏆 TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI 등에 발표된 26개의 지식 증류(knowledge distillation) 메서드가 구현되어 있습니다. 🎁 재현성과 벤치마크를 보장하기 위해 학습된 모델, 학습 로그 및 설정이 제공됩니다.

실시간 및 정확한 오픈 어휘 엔드투엔드 객체 감지

COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS, ATH 주석을 위한 레거시 JSON-to-YOLO 데이터셋 변환기입니다. Ultralytics 패키지의 convert_coco()로 대체되었습니다.

데이터셋을 COCO/VOC 형식으로 변환

다양한 지원 형식을 통해 이미지 라벨링/주석 프로세스를 가속화하고 단순화

[ICLR 2024] FasterViT 공식 PyTorch 구현체: 계층적 어텐션을 적용한 고속 Vision Transformers

COCO 데이터셋 생성을 위한 헬퍼 함수

PointRend, Fast_SCNN, HRNet, Deeplabv3_plus, ContextNet, FPENet, DABNet, EdaNet, ENet, Espnetv2, RefineNet, UNet, DANet, DFANet, HardNet, LedNet, OCNet, EncNet, DuNet, CGNet, CCNet, BiSeNet, PSPNet, ICNet, FCN 등 지원

Computer Vision 데이터셋을 구축, 분석 및 관리하기 위한 Python 라이브러리이자 CLI 도구인 Dataset Management Framework.

Keras beit, caformer, CMT, CoAtNet, convnext, davit, dino, efficientdet, edgenext, efficientformer, efficientnet, eva, fasternet, fastervit, fastvit, flexivit, gcvit, ghostnet, gpvit, hornet, hiera, iformer, inceptionnext, lcnet, levit, maxvit, mobilevit, moganet, nat, nfnets, pvt, swin, tinynet, tinyvit, uniformer, volo, vanillanet, yolor, yolov7, yolov8, yolox, gpt2, llama2, 별칭 kecam

컴퓨터 비전 기반의 ML 학습 데이터 생성 도구

자동으로 학습된 통합 라벨 공간을 사용하여 여러 데이터셋에서 객체 탐지 수행