精选计算机视觉工具：AI应用、网站与开源项目大全
Ultralytics Assets: 赋能AI视觉应用的综合资源库
Ultralytics Assets是一个全面的资源库,为AI视觉应用提供视觉素材、预训练模型和精选数据集,助力开发者高效构建强大的计算机视觉应用。
Flickr Scraper: 一款强大的图像数据采集工具
Flickr Scraper是一款由Ultralytics开发的开源Python工具,旨在简化从Flickr网站采集图像数据的过程。它为计算机视觉任务和YOLO模型训练提供了便捷的数据集构建方案。
d2l-pytorch-slides: PyTorch版自动生成的深度学习教程幻灯片
d2l-pytorch-slides是一个包含自动生成的深度学习教程幻灯片的GitHub仓库,基于PyTorch框架实现。它提供了丰富的Jupyter notebook形式的教学幻灯片,涵盖了从基础到高级的各种深度学习主题。
KerasCV: 强大的计算机视觉工作流库
KerasCV是一个基于Keras构建的先进计算机视觉库,提供了丰富的模型、数据增强和任务工具,支持TensorFlow、JAX和PyTorch多后端,助力开发者快速构建高性能的视觉AI应用。
OpenCV Extra: 扩展OpenCV功能的额外数据仓库
opencv_extra是OpenCV的额外数据仓库,包含了测试数据 、模型文件等资源,对扩展OpenCV功能和开发测试非常重要。本文详细介绍了opencv_extra的功能、使用方法及其对OpenCV开发的意义。
OpenCV-Python: 强大的计算机视觉库
OpenCV-Python是一个功能丰富的开源计算机视觉库,为Python开发者提供了便捷的图像处理和机器视觉工具。本文将全面介绍OpenCV-Python的安装、主要功能以及在实际项目中的应用。
OpenCV Zoo: 深度学习模型库与基准测试平台
OpenCV Zoo是一个为OpenCV DNN优化的深度学习模型库,提供了多种计算机视觉任务的预训练模型以及在不同硬件平台上的基准测试结果。它为开发人员和研究人员提供了丰富的资源,用于快速部署和评估各种视觉AI应用。
OpenCV Contrib模块:扩展OpenCV功能的宝库
深入探讨OpenCV Contrib模块,了解其丰富的功能、使用方法和开发过程,为计算机视觉项目提供更多可能性。
低光照图像和视频增强技术综述：从传统方法到深度学习
本文对低光照图像和视频增强(LLIE)领域进行了全面综述，涵盖了从传统方法到深度学习的各种技术。文章介绍了LLIE的发展历程、主要方法分类、代表性算法、数据集、评价指标等多个方面，并探讨了该领域的未来发展方向。
C2PNet: 一种基于课程对比正则化的物理感知单图像去雾方法
C2PNet是一种创新的单图像去雾算法,通过引入课程对比正则化和物理感知双分支结构,实现了在SOTS数据集上的最佳性能。本文详细介绍了C2PNet的原理、架构和使用方法。
Awesome-Low-Level-Vision-Research-Groups: 底层视觉研究团队汇总
本文汇总了全球范围内从事底层视觉研究的顶尖团队,涵盖了中国、美国、英国、德国等多个国家的知名大学和研究机构,为相关领域的研究者和学生提供了宝贵的参考资源。
Awesome-ECCV2024/ECCV2020低层视觉论文代码集锦
本文汇总整理了ECCV 2024和ECCV 2020两届会议中低层视觉(Low-Level Vision)领域的重要论文和代码,涵盖超分辨率、去雨、去雾、去模糊、去噪等多个热门任务,为研究者提供了便利的资源索引。
Mamba模型在低层视觉任务中的应用与进展
本文全面介绍了Mamba模型在图像超分辨率、图像去雨、图像去模糊等低层视觉任务中的最新研究进展,并探讨了Mamba模型在这一领域的优势和未来发展方向。
ReLA：一种用于广义指代表达分割的创新方法
本文深入探讨了CVPR 2023亮点论文提出的ReLA方法，该方法旨在解决广义指代表达分割(GRES)任务，通过创新的模型架构和训练策略，在多个数据集上取得了优异的性能。
Awesome 6D对象姿态估计综述
本文全面介绍了6D对象姿态估计领域的最新进展,包括研究现状、主要方法、数据集、挑战和未来方向等,为该领域的研究者提供了系统的参考。
OnePose++: 无需CAD模型的无关键点一次性物体姿态估计方法
OnePose++是一种创新的物体姿态估计方法,无需CAD模型即可实现高精度的一次性姿态估计,特别适用于低纹理物体。本文详细介绍了OnePose++的核心技术、优势及应用。
GLOMAP: 重新定义全局结构运动重建
GLOMAP是一种革命性的全局结构运动重建方法,它在速度和精度上都超越了现有技术,为计算机视觉领域带来了新的突破。
FoundationPose: 统一的6D物体姿态估计与跟踪基础模型
FoundationPose是一个创新的统一基础模型,用于6D物体姿态估计和跟踪。它支持基于模型和无模型两种设置,能够在测试时即刻应用于新物体,无需微调。这项技术通过大规模合成训练和先 进的神经网络架构,实现了强大的泛化能力,在多个公共数据集上的表现优于现有专门方法。
Awesome-Text-to-3D: 革命性文本到3D生成技术的前沿进展
本文深入探讨了Awesome-Text-to-3D项目,详细介绍了文本到3D生成领域的最新研究进展、关键技术和代表性工作,全面展现了这一前沿技术的发展现状和未来趋势。
Anti-UAV:前沿反无人机技术的突破与挑战
本文深入探讨了Anti-UAV(反无人机)技术的发展现状、关键技术和未来趋势,介绍了该领域的重要数据集、评估指标和基准方法,并分析了Anti-UAV在安防、反恐等领域的广泛应用前景。
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