object-detection

Bản cài đặt EfficientDet bằng PyTorch bám sát bản gốc của Google kèm theo trọng số đã chuyển đổi

Mã nguồn mẫu và tài liệu bằng Python về thuật toán điều khiển xe tự hành. Dự án này có thể được sử dụng làm sách hướng dẫn kỹ thuật cho người mới bắt đầu học các thuật toán và kiến trúc phần mềm.

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.

[CVPR 2025] DEIM: DETR với thuật toán khớp cải tiến để hội tụ nhanh

Bản cài đặt tham khảo SSD chất lượng cao, nhanh và dạng mô-đun trong PyTorch

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

[CVPR2026] Phát hiện mọi thứ thông qua dự đoán điểm tiếp theo (Next Point Prediction)

Thêm tính năng phát hiện đối tượng, theo dõi, thông báo trên thiết bị di động và tìm kiếm cho bất kỳ camera an ninh nào.

"Retinexformer: Transformer một giai đoạn dựa trên Retinex để tăng cường ảnh thiếu sáng" (Top 10 bài được trích dẫn nhiều nhất ICCV 2023 🏆) & (Á quân NTIRE 2024 🏆) & (Quán quân NTIRE 2025 🏆) & (Quán quân NTIRE 2026 🏆)

[ICLR 2023 Spotlight] Vision Transformer Adapter cho dự đoán dày đặc (Dense Predictions)

:bar_chart: Đánh giá hiệu năng nhiều bộ theo dõi đối tượng (MOT) bằng Python

Suy luận Yolov5 deepsort, sử dụng YOLOv5+Deepsort để thực hiện theo dõi và đếm phương tiện, người đi bộ, mã được đóng gói thành một lớp Detector, dễ dàng tích hợp vào dự án của riêng bạn

Tài liệu tiếng Trung về OpenCV-Python 4.1

Theo dõi đối tượng được triển khai bằng YOLOv4, DeepSort và TensorFlow.

Thu thập các kết quả CVPR mới nhất, bao gồm các bài báo, mã nguồn và video demo, v.v., hoan nghênh mọi người đóng góp!

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

[ICLR'23 Spotlight🔥] Quá trình huấn luyện trước kiểu BERT/MAE thành công đầu tiên trên bất kỳ mạng tích chập nào; Bản cài đặt PyTorch của "Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling"

Medical Detection Toolkit chứa các triển khai 2D + 3D của các trình phát hiện đối tượng phổ biến như Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, cùng với một framework huấn luyện và suy luận tập trung vào việc xử lý hình ảnh y tế.

🚀 TensorFlow Object Counting API là một khung mã nguồn mở được xây dựng trên TensorFlow và Keras, giúp dễ dàng phát triển các hệ thống đếm đối tượng!

Triển khai PyTorch dựa trên YOLOv4 của bài báo: "Complex-YOLO: Phát hiện đối tượng 3D thời gian thực trên đám mây điểm".

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

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

:basketball::robot::basketball: Ứng dụng web AI và API để phân tích các cú ném bóng rổ và tư thế ném.

Tái tạo các dự án Computer Vision đơn giản bao gồm cơ chế attention, phân loại, phát hiện, phát hiện điểm ключевой, v.v.

StarDist - Phát hiện đối tượng với các hình dạng lồi hình ngôi sao

Tích hợp Frigate cho Home Assistant

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.

Thư viện TensorFlow Lite hiệu năng cao cho React Native với khả năng tăng tốc GPU

⚡️ Framework nhận thức không gian để nhanh chóng xây dựng các robot và không gian thông minh

Theo dõi nhiều đối tượng hiệu năng cao dựa trên YOLO, Deep SORT và KLT 🚀