object-detection

Uma implementação em PyTorch do EfficientDet fiel à implementação original do Google, com pesos portados.

Exemplos de código e documentos em Python sobre algoritmos de controle de veículos autônomos. Este projeto pode ser usado como um guia técnico para estudar algoritmos e arquiteturas de software para iniciantes.

Um framework sem código construído sobre PyTorch para estudos de deep learning reprodutíveis. Ecossistema PyTorch. Até o momento, 26 métodos de destilação de conhecimento apresentados em conferências como TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV e AAAI foram implementados. Modelos treinados, logs de treinamento e configurações estão disponíveis para garantir a reprodutibilidade e o benchmark.

[CVPR 2025] DEIM: DETR com correspondência aprimorada para convergência rápida

Implementação de referência modular, rápida e de alta qualidade do SSD em PyTorch.

Extensões PyTorch para prototipagem rápida de P&D e competições no Kaggle

[CVPR2026] Detecte qualquer coisa via Next Point Prediction

Adicione detecção de objetos, rastreamento, notificações móveis e pesquisa a qualquer câmera de segurança.

"Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement" (ICCV 2023 Top-10 Citado 🏆) & (NTIRE 2024 Vice-campeão 🏆) & (NTIRE 2025 Vencedor 🏆) & (NTIRE 2026 Vencedor 🏆)

[ICLR 2023 Spotlight] Adaptador de Vision Transformer para predições densas

Benchmark de múltiplos rastreadores de objetos (MOT) em Python.

Inferência de Yolov5 deepsort, implementando rastreamento e contagem de veículos e pedestres com YOLOv5+Deepsort, com código encapsulado em uma classe Detector para fácil integração em projetos

Documentação em chinês do OpenCV-Python 4.1

Rastreamento de objetos implementado com YOLOv4, DeepSort e TensorFlow.

Coleta dos resultados mais recentes da CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition), incluindo artigos, código e vídeos de demonstração.

Detecção de objetos de vocabulário aberto, ponta a ponta, precisa e em tempo real

[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".

O Medical Detection Toolkit contém implementações 2D e 3D de detectores de objetos populares como Mask R-CNN, Retina Net e Retina U-Net, além de um framework de treinamento e inferência focado no processamento de imagens médicas.

A API de Contagem de Objetos do TensorFlow é um framework de código aberto construído sobre o TensorFlow e Keras que facilita o desenvolvimento de sistemas de contagem de objetos!

Implementação em PyTorch baseada em YOLOv4 do artigo: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"

Construa modelos de visão computacional em uma fração do tempo e com menos dados.

Repositório oficial para "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020].

Aplicativo web e API de IA para analisar arremessos e postura de tiro no basquete.

Replicação de projetos simples de visão computacional, incluindo atenção, classificação, detecção, detecção de pontos-chave, etc.

StarDist - Detecção de objetos com formas estrela-convexas

Integração do Frigate para Home Assistant

Conversor legado de JSON para dataset YOLO para anotações COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS e ATH. Substituído por convert_coco() no pacote Ultralytics.

🧬 Biblioteca TensorFlow Lite de alto desempenho para React Native com aceleração por GPU

⚡️ Framework de percepção espacial para construir rapidamente robôs e espaços inteligentes

Rastreamento de múltiplos objetos de alto desempenho baseado em YOLO, Deep SORT e KLT 🚀