image-segmentation

Bộ sưu tập các bài báo và dự án mã nguồn mở CVPR 2026

Bộ sưu tập bài báo, mã nguồn, giải thích và phát trực tiếp CVPR 2024/2023/2022/2021/2020/2019/2018/2017, được tổng hợp bởi nhóm ExtremeMart

Các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa với hơn 500 mạng nền tảng (backbone) dựa trên CNN và transformer đã được huấn luyện sẵn.

Bộ công cụ và benchmark phân đoạn ngữ nghĩa OpenMMLab.

Mã nguồn cho bài báo mới được chấp nhận của chúng tôi trong Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."

Bộ sưu tập các hướng dẫn về các mô hình và kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến nhất. Khám phá mọi thứ từ các kiến trúc nền tảng như ResNet đến các mô hình tối tân như RF-DETR, YOLO11, SAM 3 và Qwen3-VL.

Thư viện phân đoạn hình ảnh dễ sử dụng với kho mô hình huấn luyện sẵn tuyệt vời, hỗ trợ nhiều tác vụ thực tế trong Phân đoạn ngữ nghĩa, Phân đoạn tương tác, Phân đoạn toàn cảnh, Tách nền hình ảnh, Phân đoạn 3D, v.v.

Xóa nền khỏi ảnh trực tiếp trong môi trường trình duyệt một cách dễ dàng, không tốn thêm chi phí hay lo ngại về quyền riêng tư. Khám phá bản demo tương tác.

Các mô hình phân đoạn với backbone được huấn luyện trước. Hỗ trợ Keras và TensorFlow Keras.

Một plugin OBS dùng để xóa phông nền trong ảnh chân dung (video), giúp dễ dàng thay thế nền khi ghi hình hoặc phát streaming.

[CAAI AIR'24] Tham chiếu song phương cho phân đoạn ảnh lưỡng phân độ phân giải cao

📈 Cơ sở dữ liệu và tài liệu nghiên cứu về phát hiện lỗi công nghiệp lớn nhất hiện nay. Liên tục tổng hợp các tập dữ liệu mã nguồn mở và các bài báo quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu lỗi bề mặt.

Nghiên cứu và phát triển học sâu tăng tốc

Một framework cấu trúc video đa nền tảng (phân tích video) dựa trên các mô hình CV & mLLM.

Máy chủ Deep Learning và CLI dành cho Torch và TensorRT

Bộ sưu tập các mô hình AI tiên tiến, đã được huấn luyện sẵn cho ailia SDK

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

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

Hợp tác và gán nhãn bất kỳ loại dữ liệu, hình ảnh, văn bản hoặc tài liệu nào trong một giao diện web hoặc ứng dụng desktop dễ sử dụng.

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

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

Thích ứng Segment Anything của Meta AI cho các tác vụ hạ nguồn với Adapters và Prompts

Công cụ chuẩn hóa nâng cao (ANTs)

Danh sách chọn lọc các liên kết tuyệt vời và thư viện phần mềm hữu ích cho robot.

Mã nguồn cho hàm mất mát Lovász-Softmax (CVPR 2018)

Sử dụng Diffusion Models để phân đoạn/tái tạo cơ quan từ hình ảnh y khoa [Bài báo có ảnh hưởng nhất AAAI]

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

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.

Các mô hình gọn nhẹ cho phân đoạn ngữ nghĩa thời gian thực trên PyTorch (bao gồm SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, v.v.)

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