image-classification

Một bộ lấy mẫu tập dữ liệu không cân bằng (PyTorch) để oversampling các lớp tần suất thấp và undersampling các lớp tần suất cao.

Emgu CV là một wrapper .Net đa nền tảng cho thư viện xử lý ảnh OpenCV.

Bộ sưu tập các bài báo và dự án mã nguồn mở ECCV 2026, hoan nghênh mọi người đóng góp issue để chia sẻ bài báo và dự án mã nguồn mở ECCV 2026

[CVPR 2025] Triển khai PyTorch chính thức của MambaVision: Một xương sống tầm nhìn Mamba-Transformer lai

Cài đặt mô hình EfficientNet. Keras và TensorFlow Keras.

Tích hợp các mô hình học sâu để phân loại hình ảnh | Dự án học tập/so sánh/chỉnh sửa nâng cao backbone

fastdup là một công cụ miễn phí mạnh mẽ được thiết kế để nhanh chóng tạo ra các thông tin chi tiết có giá trị từ tập dữ liệu hình ảnh và video. Nó giúp nâng cao chất lượng của cả hình ảnh và nhãn, đồng thời giảm đáng kể chi phí vận hành dữ liệu với khả năng mở rộng chưa từng có.

🚀 Bộ công cụ triển khai YOLO dễ dàng và nhanh hơn cho NVIDIA 🛠️

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.

Các tiện ích mở rộng PyTorch để tạo mẫu R&D nhanh chóng và Kaggle farming

PoolFormer: MetaFormer Thực Sự Là Những Gì Bạn Cần Cho Thị Giác Máy Tính (CVPR 2022 Oral)

Xây dựng các mô hình thị giác máy tính trong thời gian ngắn hơn và với ít dữ liệu hơn.

Mã nguồn sẵn sàng sử dụng và notebook hướng dẫn giúp bạn nhanh chóng tiếp cận học ít mẫu (few-shot learning) cho việc phân loại hình ảnh.

Kho lưu trữ chính thức cho "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]

Xtreme1 là nền tảng gán nhãn và chú thích dữ liệu tất cả trong một dành cho huấn luyện dữ liệu đa phương thức, hỗ trợ đám mây điểm 3D LiDAR, hình ảnh và LLM.

Tự động tìm kiếm các vấn đề trong tập dữ liệu hình ảnh và thực hành thị giác máy tính lấy dữ liệu làm trung tâm.

TorchXRayVision: Thư viện các tập dữ liệu và mô hình X-quang ngực. Bộ phân loại, phân đoạn và autoencoder.

Cắt tỉa kênh để tăng tốc các mạng neuron rất sâu (ICCV'17)

[TPAMI 2023] LibFewShot: Thư viện toàn diện cho Few-shot Learning.

Bộ dữ liệu hình ảnh nhận diện cử chỉ tay

:fire: :fire: :fire: Danh sách bài báo về một số công trình Thị giác Máy tính (CV) gần đây

Kho lưu trữ Vision Transformer với Deformable Attention (CVPR2022) và DAT++: Spatially Dynamic Vision Transformer với Deformable Attention

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

[ICLR2022] Mã nguồn chính thức của UniFormer

Thư viện thị giác máy tính hiệu năng cao bằng Python. Mở rộng quy mô nghiên cứu của bạn, không cần boilerplate.

YoloDotNet - Dự án C# .NET 8.0 cho phân loại, phát hiện đối tượng, phát hiện OBB, phân đoạn và ước tính tư thế trong cả hình ảnh và luồng video trực tiếp.

Cơ sở mạnh mẽ cho phân loại hình ảnh, nhận diện khuôn mặt và truy xuất hình ảnh với Pytorch

Hướng dẫn học máy. Tìm hiểu mọi thứ về công cụ, thư viện, khung làm việc, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình huấn luyện học máy.

Hướng dẫn về Xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP). Tìm hiểu toàn bộ quy trình chuyển đổi hình ảnh/video sang dạng kỹ thuật số thông qua các tác vụ như khử nhiễu, lọc, tự động phơi sáng, tự động lấy nét, hiệu chỉnh HDR và làm sắc nét hình ảnh bằng bộ xử lý phương tiện chuyên dụng.

Xử lý hình ảnh y tế bằng Python