coco

Chúng tôi viết các công cụ thị giác máy tính có thể tái sử dụng cho bạn. 💜

Suy luận dạng cắt lát/lát gạch độc lập với framework + giao diện người dùng tương tác + biểu đồ phân tích lỗi

:pencil2: Công cụ phân đoạn hình ảnh dựa trên web để phát hiện đối tượng, định vị và các điểm khóa

[CVPR 2023] OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation

Một framework không cần lập trình được xây dựng trên PyTorch dành cho các nghiên cứu học sâu có thể tái tạo. Hệ sinh thái PyTorch. 🏆 Cho đến nay đã triển khai 26 phương pháp chưng cất kiến thức được trình bày tại TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI, v.v. 🎁 Các mô hình đã huấn luyện, nhật ký huấn luyện và cấu hình có sẵn để đảm bảo tính tái tạo và chuẩn mực.

Phát hiện đối tượng đầu cuối từ vựng mở, thời gian thực và chính xác

Trình chuyển đổi tập dữ liệu JSON sang YOLO cũ dành cho các chú thích COCO, LabelMe, Labelbox, VoTT, INFOLKS và ATH. Đã được thay thế bởi convert_coco() trong gói Ultralytics.

chuyển đổi tập dữ liệu sang định dạng coco/voc

Tăng tốc và đơn giản hóa quy trình gán nhãn/chú thích hình ảnh với nhiều định dạng được hỗ trợ.

[ICLR 2024] Bản cài đặt PyTorch chính thức của FasterViT: Fast Vision Transformers với Hierarchical Attention

Các hàm hỗ trợ để tạo bộ dữ liệu COCO

Hỗ trợ PointRend, Fast_SCNN, HRNet, Deeplabv3_plus(xception, resnet, mobilenet), ContextNet, FPENet, DABNet, EdaNet, ENet, Espnetv2, RefineNet, UNet, DANet, HRNet, DFANet, HardNet, LedNet, OCNet, EncNet, DuNet, CGNet, CCNet, BiSeNet, PSPNet, ICNet, FCN, deeplab)

Khung quản lý tập dữ liệu, một thư viện Python và công cụ CLI để xây dựng, phân tích và quản lý các tập dữ liệu thị giác máy tính.

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, bí danh kecam

Công cụ tạo dữ liệu huấn luyện ML dựa trên thị giác máy tính

Phát hiện đối tượng trên nhiều tập dữ liệu với không gian nhãn thống nhất được học tự động.