object-detection

LLVIP: Tập dữ liệu cặp ảnh khả kiến-hồng ngoại cho thị giác trong điều kiện ánh sáng yếu

Công cụ AI đa nền tảng hàng đầu thế giới dành cho các thiết bị biên (Edge Devices).

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.

CnSTD: Gói Python3 dựa trên PyTorch/MXNet dùng để phát hiện văn bản trong cảnh (Scene Text Detection), phát hiện công thức toán học (MFD) và phân tích bố cục (Layout Analysis) cho tiếng Trung/Anh.

Cổng MXNet của SSD: Single Shot MultiBox Object Detector. Triển khai lại từ https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd

Bộ công cụ cho tập dữ liệu Trash Annotations in Context

Kho lưu trữ này là bộ sưu tập các bài báo CVPR 2024 thú vị và có ảnh hưởng nhất. 🔥 [Bài báo + Mã nguồn + Bản demo]

Hồi quy khung bao (Bounding Box) với độ bất định để phát hiện đối tượng chính xác (CVPR'19)

Thư viện nhận thức phân cấp bằng Python cho ước tính tư thế, phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, ước tính điểm chính, nhận diện khuôn mặt, v.v.

Giao diện đồ họa để đánh dấu hộp bao quanh đối tượng trong hình ảnh nhằm huấn luyện mạng thần kinh YOLO

Các trình theo dõi đa đối tượng bằng Python

Các bài báo, mã nguồn và tập dữ liệu về học sâu cho Phát hiện đối tượng 3D.

Yolov5 dễ đọc và linh hoạt hơn với nhiều backbone (gcn, resnet, shufflenet, moblienet, efficientnet, hrnet, swin-transformer, v.v.) cùng với (cbam, dcn, v.v.) và tensorrt.

Huấn luyện bộ phát hiện đối tượng yolov3 hiện đại từ đầu

Triển khai các dòng YOLO trên PaddlePaddle bao gồm PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet và nhiều hơn nữa.

Dựa trên dự án yolo-high-level (detect/pose/classify/segment): bao gồm lõi yolov5/yolov7/yolov8, nghiên cứu cải tiến, SwintransformV2 và các dòng Attention. Kỹ năng huấn luyện, tùy chỉnh doanh nghiệp, triển khai kỹ thuật C

Theo dõi đối tượng YOLOv7 sử dụng PyTorch, OpenCV và Sort Tracking.

Kho lưu trữ này là bộ sưu tập các bài báo CVPR 2023 thú vị và có ảnh hưởng nhất. 🔥 [Bài báo + Mã nguồn]

Tập dữ liệu Exclusively Dark (ExDARK), bộ sưu tập hình ảnh thiếu sáng lớn nhất hiện nay với 10 điều kiện ánh sáng khác nhau, bao gồm chú thích cấp độ lớp và đối tượng

Xây dựng các mô hình thị giác máy tính đầy đủ chức năng với PyTorch.

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

OBBDetection là một thư viện phát hiện đối tượng theo hướng, dựa trên MMdetection.

Các bộ phát hiện, theo dõi và SAM thị giác máy tính dễ dàng & mô-đun - Chạy YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X trong chưa đầy 10 dòng mã.

[CVPR 2024] Căn chỉnh và nhắc lệnh mọi thứ cùng lúc cho nhận thức thị giác toàn diện.

QAT mô hình YOLO và triển khai với DeepStream & TensorRT.

Chuyển đổi mô hình mmdetection sang tensorrt, hỗ trợ fp16, int8, đầu vào theo lô, hình dạng động, v.v.

Các node ComfyUI dành cho mô hình ngôn ngữ - thị giác: Qwen3-VL, Moondream 3, Florence-2, SmolVLM2, InternVL, Gemma 3, MiniCPM-V. Cùng với khả năng phát hiện từ vựng mở, phân đoạn SAM2/SAM3, suy luận thời gian trong video, GGUF qua llama.cpp và các API LLM/VLM được lưu trữ.

Giải pháp phát hiện đối tượng thời gian thực hiệu năng cao sử dụng YOLO11 được hỗ trợ bởi ONNX-Runtime

RectLabel là công cụ chú thích ảnh ngoại tuyến dành cho phát hiện và phân đoạn đối tượng.

Albumentations thế hệ tiếp theo: cấp phép kép cho mục đích sử dụng mã nguồn mở và thương mại.