instance-segmentation

Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — detecção de objetos, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação de imagens, estimativa de pose, rastreamento de objetos

Ultralytics YOLOv5 em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação, treinamento e exportação.

Nós escrevemos suas ferramentas de visão computacional reutilizáveis. 💜

Caixa de ferramentas e benchmark de detecção do OpenMMLab

Mask R-CNN para detecção de objetos e segmentação de instâncias em Keras e TensorFlow

Anotação de imagem com Python. Suporta polígono, retângulo, círculo, linha, ponto e anotação assistida por IA.

Kit de ferramentas de detecção de objetos baseado em PaddlePaddle. Suporta detecção de objetos, segmentação de instâncias, rastreamento de múltiplos objetos e detecção de pontos-chave de várias pessoas em tempo real.

X-AnyLabeling: Uma aplicação desktop multiplataforma leve, eficiente e unificada para anotação de texto, imagem, vídeo e dados multimodais, combinando ferramentas integradas versáteis com modelos de IA de última geração e exportação flexível em múltiplos formatos.

RF-DETR é uma arquitetura de modelo de detecção e segmentação de objetos em tempo real desenvolvida pela Roboflow, SOTA no COCO, projetada para ajuste fino. [ICLR 2026]

Inferência fatiada/lado a lado agnóstica a framework + interface interativa + gráficos de análise de erro

Um modelo simples e totalmente convolucional para segmentação de instâncias em tempo real.

AdelaiDet é uma caixa de ferramentas de código aberto para múltiplas tarefas de detecção e reconhecimento em nível de instância.

pySLAM é um pipeline de Visual SLAM híbrido em Python/C++ que suporta câmeras monoculares, estéreo e RGB-D. Fornece um amplo conjunto de extratores de recursos locais e globais modernos, múltiplas estratégias de fechamento de loop, um módulo de reconstrução volumétrica, modelos integrados de predição de profundidade e capacidades de segmentação semântica para melhor compreensão de cenas.

Imagens para inferência sem rotulagem (use modelos de fundação para treinar modelos supervisionados).

Transforme qualquer computador ou dispositivo de borda em uma central de comando para seus projetos de visão computacional.

[CVPR 2025] Implementação oficial em PyTorch do MambaVision: Um backbone de visão híbrido Mamba-Transformer

🚀 Kit de ferramentas para implantação de YOLO mais fácil e rápido para NVIDIA 🛠️

[CVPR 2023] OneFormer: Um Transformer para dominar a segmentação universal de imagens

[ICLR'23 Spotlight] O primeiro pré-treinamento bem-sucedido estilo BERT/MAE em qualquer rede convolucional; implementação em PyTorch de "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling".

Ultralytics YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12 para ROS 2

Implementação oficial em PyTorch do ODISE: Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models [Destaque CVPR 2023]

Framework Python de Visão Computacional e Análise de Vídeo pronto para uso

Uma coleção de artigos sobre Referring Image Segmentation.

Biblioteca de percepção hierárquica em Python para estimativa de pose, detecção de objetos, segmentação de instâncias, estimativa de pontos-chave, reconhecimento facial, etc.

Repositório oficial para Multi-Human-Parsing (MHP)

🚀🚀🚀 Implementação da série YOLO no PaddlePaddle, incluindo PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet e muito mais. 🚀🚀🚀

[CVPR 2025 Highlight] Código oficial e modelos para Encoder-only Mask Transformer (EoMT).

Este repositório fornece uma lista abrangente de conjuntos de dados de satélite de radar e ópticos selecionados para detecção, classificação, segmentação semântica e segmentação de instâncias de navios. Esses conjuntos de dados são ideais para aplicações em visão computacional, aprendizado de máquina, sensoriamento remoto e análise marítima.

🚀 Uma solução de detecção de objetos em tempo real de alto desempenho usando YOLO11 ⚡️ com suporte do ONNX-Runtime

Albumentations de nova geração: licença dupla para uso de código aberto e comercial