object-detection

Framework de compressão de redes neurais para inferência aprimorada com OpenVINO™

🌝 O MLKit é um kit de ferramentas poderoso e fácil de usar. Com o ML Kit, você pode implementar facilmente reconhecimento de texto, reconhecimento de código de barras, rotulagem de imagens, detecção de rostos, detecção de objetos, entre outras funções.

[Destaque CVPR2024] GLEE: Modelo de fundação de objetos gerais para imagens e vídeos em escala

Métricas de detecção de objetos. Inclui 14 métricas como mean Average Precision (mAP), Average Recall (AR) e Spatio-Temporal Tube Average Precision (STT-AP). O projeto suporta diversos formatos de bounding box, como COCO, PASCAL, Imagenet, entre outros.

Série VisionLLM

Grounding DINO 1.5: A série de modelos de detecção de objetos em mundo aberto mais capaz da IDEA Research

[CVPR2023] O repositório oficial para OC-SORT: Observation-Centric SORT em rastreamento de múltiplos objetos em vídeo. O OC-SORT é simples, online e robusto a oclusões/movimentos não lineares.

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

A plataforma moderna, com foco local, para vigilância por vídeo profissional.

Poda de canais para acelerar redes neurais muito profundas (ICCV'17)

Microsoft AI for Good Lab — Hub de pesquisa de biodiversidade. Modelos de IA de código aberto, dispositivos de borda e ferramentas para monitoramento e conservação da biodiversidade. Sua fonte para MegaDetector, SPARROW, PytorchWildlife, Bioacoustics e muito mais.

Framework Python que facilita o desenvolvimento rápido de aplicações complexas de análise de vídeo e outras aplicações baseadas em processamento de séries em um ambiente multiprocessado.

Implementação agnóstica de framework para métodos de saliência de última geração (XRAI, BlurIG, SmoothGrad e mais).

Kit de ferramentas de percepção para treinamento e validação sim2real no Unity

Aprenda deep learning com tensorflow 2.0, keras e python através desta série abrangente de tutoriais. Aprenda deep learning do zero. Série de deep learning para iniciantes. Tutoriais de tensorflow, tutorial de tensorflow 2.0, tutorial de deep learning em python.

MetaSeg: Versão empacotada do repositório Segment Anything

O CodeProject.AI Server é um serviço independente que desenvolvedores de software podem incluir e distribuir com suas aplicações para aprimorá-las com o poder da IA.

Lista de artigos de trabalhos recentes em Visão Computacional (CV)

Código para detecção de objetos 3D para direção autônoma

Aprendizado Semi-Supervisionado, Detecção de Objetos, ICCV2021

[ICLR 2024] Implementação oficial em PyTorch do FasterViT: Vision Transformers rápidos com atenção hierárquica

Caixa de ferramentas de algoritmos de IA offline gratuita em Java, suporta reconhecimento facial, deteção de vivacidade, reconhecimento de expressões, deteção de objetos, segmentação de instâncias, deteção de pedestres, reconhecimento de texto OCR, reconhecimento de matrículas, reconhecimento de tabelas, ASR+TTS, tradução automática e outras funções, disponível através de dependência Maven. Suporta PyTorch e TensorFlow, com modelos principais integrados como Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR(PPOCRv5) e Whisper

[ICLR2022] implementação oficial do UniFormer

Sobre este repositório: uma coleção selecionada dos artigos mais empolgantes e influentes da CVPR 2025. 🔥 [Artigo + Código + Demonstração]

Um framework de visão computacional agnóstico - Conectável a qualquer biblioteca de treinamento: Fastai, Pytorch-Lightning e muito mais em breve

Um algoritmo de detecção de alvos sem âncora ultraleve recém-projetado, com peso de apenas 250K parâmetros, reduz o tempo de consumo em 10% em comparação com o yolo-fastest, e o pós-processamento é mais simples

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

Um framework de visão computacional open source para criar e implantar aplicativos em minutos

Framework de detecção de objetos Darknet/YOLO

Esta é a implementação de terceiros do artigo Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection.