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This project is an educational platform and research toolkit designed to teach deep learning through a combination of mathematical theory, visual diagrams, and executable code. It provides a comprehensive environment for building, training, and evaluating neural networks, grounding complex concepts in interactive computational notebooks that allow for hands-on experimentation. The framework distinguishes itself by interleaving theoretical foundations—including linear algebra, calculus, and probability—with practical implementations across multiple industry-standard libraries. It supports flex

Detectron is a PyTorch object detection framework and computer vision research platform. It provides implementations of neural network architectures for locating and identifying objects in images, including Mask R-CNN for generating instance segmentation masks and RetinaNet for one-stage detection. The platform supports computer vision prototyping and object detection research through the deployment of pre-trained baseline models. This allows for the rapid implementation and evaluation of visual recognition systems. Its capabilities cover image object localization and instance segmentation w

This project is a TensorFlow and Keras implementation of the Mask R-CNN architecture. It provides a framework for performing simultaneous object detection and instance segmentation, transforming raw images into segmented masks and bounding boxes for individual object identification. The toolset enables custom computer vision training through fine-tuning pre-trained weights and integrating user-provided datasets. It includes capabilities for distributed GPU training to accelerate the optimization of large vision models. The framework covers model evaluation using standard precision metrics an

AI-on-the-edge-device is an edge AI meter digitizer and computer vision image processor designed to convert images of analog and digital utility meters into numeric values. It functions as an IoT gateway that runs neural network inference locally on hardware to monitor water, power, and gas readings. The system is distinguished by its ability to handle both analog pointers and digital digits through custom-trained neural networks. It includes specialized tools for image alignment, region-of-interest extraction, and hardware-level lighting control to minimize glare on glass surfaces. To mainta

Ce projet est un framework de détection d'objets PyTorch qui implémente l'architecture Faster R-CNN. Il sert de modèle de vision pour prédire des boîtes englobantes précises autour de multiples objets dans des images et des flux vidéo en direct. Le système est optimisé pour l'entraînement multi-GPU afin de réduire le temps requis pour la convergence du modèle. Il utilise une conception accélérée par GPU pour gérer l'entraînement et l'inférence de réseaux de détection complexes. Le framework couvre le cycle de vie complet de la détection d'objets, y compris l'entraînement de réseaux personnalisés et l'inférence pour les images statiques et les flux vidéo en temps réel. Il inclut des capacités pour la validation des performances du modèle en utilisant des jeux de données standardisés, ainsi que des optimisations d'entraînement telles que le regroupement basé sur le rapport d'aspect et les charges de travail distribuées.

mmcv is a foundation library for computer vision based on PyTorch. It provides a comprehensive system for constructing convolutional neural networks, a toolkit for image and video preprocessing, and a collection of high-performance deep learning vision operators. The project is distinguished by its hardware-accelerated kernels for complex operations such as deformable convolutions and region pooling. It features a configuration-driven framework that allows for the dynamic instantiation of network layers and the registration of custom modules without modifying code. The library covers a broad

Yolact est un framework de vision par ordinateur et un modèle de segmentation d'instance en temps réel. Il utilise un réseau de neurones entièrement convolutif pour détecter des objets et générer des masques au niveau du pixel pour les images et les flux vidéo. Le système emploie une génération de masque prototypique pour créer des prototypes de masques globaux qui sont combinés linéairement pour des résultats spécifiques à l'instance. Il intègre des couches convolutives déformables et un pooling de région d'intérêt déformable pour adapter l'échantillonnage spatial aux formes irrégulières des objets. Le framework couvre l'intégralité du cycle de vie de développement du modèle, incluant l'entraînement sur des jeux de données personnalisés, l'évaluation de la précision via la moyenne de précision moyenne (mAP), et l'utilisation de l'entraînement distribué multi-GPU pour mettre à l'échelle la vitesse de traitement. Il fournit également des utilitaires de traitement média pour appliquer des masques de segmentation aux images et exporter des fichiers vidéo annotés. Le projet inclut des outils de persistance d'état pour la gestion des points de contrôle et la reprise de l'entraînement, ainsi qu'une journalisation pour enregistrer les métriques et les valeurs de perte.

Deformable-ConvNets est un framework de vision par ordinateur et une collection de composants de réseaux de neurones conçus pour implémenter des réseaux de neurones convolutifs déformables. Il fournit des couches convolutives adaptatives et des implémentations de pooling qui modifient leurs champs récepteurs en fonction des caractéristiques d'entrée pour mieux capturer la géométrie des objets dans les images. Le projet permet l'utilisation de décalages d'échantillonnage apprenables et de masques de modulation pour aligner les grilles de convolution avec les formes des objets cibles. Il inclut des outils spécialisés pour visualiser les décalages appris dans les couches de convolution et de pooling, permettant d'analyser comment le réseau adapte son champ récepteur spatial. Ces capacités sont appliquées pour améliorer la précision de la détection d'objets et affiner la segmentation sémantique. Le framework prend en charge l'extraction de caractéristiques à partir de régions d'intérêt via un pooling déformable afin d'aligner les zones d'échantillonnage avec les limites réelles des objets. L'implémentation inclut un pipeline d'entraînement pour exécuter et évaluer ces architectures de réseau spécialisées.

Ce projet est une implémentation PyTorch de l'architecture Faster R-CNN pour la détection d'objets. Il fournit un framework pour identifier plusieurs classes d'objets et leurs boîtes englobantes (bounding boxes) correspondantes dans des images à l'aide d'un système d'apprentissage profond. L'implémentation inclut un pipeline d'entraînement pour optimiser les modèles sur des jeux de données personnalisés et un utilitaire pour convertir des poids pré-entraînés depuis des formats externes vers une structure compatible pour l'initialisation du modèle. Le système couvre un pipeline de détection en deux étapes comprenant un réseau de proposition de régions et une couche de pooling ROI. Il intègre des fonctions de perte multi-tâches et une régression de boîte englobante basée sur des ancres pour affiner les emplacements des objets. Le projet inclut des outils pour la visualisation en temps réel de la perte d'entraînement et de la précision des prédictions afin de surveiller les performances du modèle.