object-detection

LLVIP: Um conjunto de dados pareado visível-infravermelho para visão em baixa luminosidade

O principal motor de IA multiplataforma do mundo para dispositivos de borda (Edge Devices)

YoloDotNet - Um projeto C# .NET 8.0 para classificação, detecção de objetos, detecção OBB, segmentação e estimativa de pose em imagens e fluxos de vídeo ao vivo.

CnSTD: Pacote Python3 para detecção de texto em cenas (em chinês/inglês), detecção de fórmulas matemáticas (MFD) e análise de layout baseado em PyTorch/MXNet

Port para MXNet do SSD: Single Shot MultiBox Object Detector. Reimplementação de https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

🌮 Kit de ferramentas do conjunto de dados de anotações de lixo em contexto

Este repositório é uma coleção selecionada dos artigos mais empolgantes e influentes da CVPR 2024. 🔥 [Artigo + Código + Demo]

Regressão de caixa delimitadora com incerteza para detecção precisa de objetos (CVPR'19)

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

Interface gráfica para marcar caixas delimitadoras de objetos em imagens para o treinamento da rede neural YOLO

Rastreadores de múltiplos objetos em Python

Artigos, código e conjuntos de dados sobre aprendizado profundo para Detecção de Objetos 3D.

Yolov5 mais legível e flexível, com mais backbones (gcn, resnet, shufflenet, mobilenet, efficientnet, hrnet, swin-transformer, etc.), (cbam, dcn e outros) e tensorrt

Treine um detector de objetos yolov3 de última geração do zero!

🚀🚀🚀 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. 🚀🚀🚀

baseado no projeto yolo-high-level (detect\pose\classify\segment\): inclui núcleo do yolov5\yolov7\yolov8, pesquisa de melhoria, SwintransformV2 e Séries de Atenção. habilidades de treinamento, customização de negócios, implantação de engenharia C

Rastreamento de objetos YOLOv7 usando PyTorch, OpenCV e Sort Tracking

Este repositório é uma coleção selecionada dos artigos mais empolgantes e influentes da CVPR 2023. 🔥 [Paper + Code]

Dataset Exclusively Dark (ExDARK), que, até onde sabemos, é a maior coleção de imagens em condições de pouca luz tiradas em ambientes muito escuros até o crepúsculo (ou seja, 10 condições diferentes) até o momento, com anotações em nível de classe de imagem e de objeto.

Construa modelos de visão computacional totalmente funcionais com PyTorch

Ferramenta de geração de dados de treinamento de ML baseada em visão computacional :rocket:

OBBDetection é uma biblioteca de detecção de objetos orientados baseada no MMdetection.

Detectores, rastreadores e SAM de Visão Computacional fáceis e modulares - Execute YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X em menos de 10 linhas de código.

[CVPR 2024] Alinhamento e Prompting de Tudo ao Mesmo Tempo para Percepção Visual Universal

QAT de modelos YOLO e implantação com DeepStream e TensorRT

converta o modelo mmdetection para tensorrt, com suporte a fp16, int8, entrada em lote, formato dinâmico, etc.

Nós do ComfyUI para modelos de visão-linguagem: Qwen3-VL, Moondream 3, Florence-2, SmolVLM2, InternVL, Gemma 3, MiniCPM-V. Inclui detecção de vocabulário aberto, segmentação SAM2/SAM3, raciocínio temporal de vídeo, GGUF via llama.cpp e APIs de LLM/VLM hospedadas.

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

O RectLabel é uma ferramenta offline de anotação de imagens para detecção e segmentação de objetos.

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