3 repository-uri
Awesome GitHub RepositoriesBounding Box Refinement Techniques
Methods like generalized focal loss to improve localization quality during training.
Distinct from Detection Model Validation: Distinct from model validation: focuses on training-time refinement logic rather than post-training evaluation.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Bounding Box Refinement Techniques. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Bounding Box Refinement Techniques GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- paddlepaddle/paddledetection
PaddlePaddle/PaddleDetection
14,243Vezi pe GitHubPaddleDetection is an object detection framework designed for the end-to-end development, training, and deployment of computer vision models. It provides a comprehensive library of modular neural network architectures and pipelines that support object detection, instance segmentation, and multi-object tracking tasks. The project distinguishes itself through a configuration-driven approach that decouples model components like backbones and heads, allowing for the flexible assembly of custom vision workflows. It incorporates advanced techniques such as anchor-free detection logic, joint detecti
Refines bounding box quality during training using generalized focal loss techniques.
Pythonblazefacedeepsortdetr - wang-xinyu/tensorrtx
wang-xinyu/tensorrtx
7,802Vezi pe GitHubtensorrtx is a computer vision inference engine and model implementation library designed for graphics processor acceleration. It provides a framework for optimizing deep learning models through a GPU inference optimizer, a deep learning model converter for transforming weights from frameworks like TensorFlow and PyTorch, and a custom plugin library to implement operations not natively supported by the TensorRT API. The project distinguishes itself through a comprehensive collection of pre-defined network implementations, ranging from various YOLO versions and DETR transformers for object det
Provides post-processing logic to refine bounding box predictions and handle multi-output tensors after inference.
C++arcfacecrnndetr - xingyizhou/centernet
xingyizhou/CenterNet
7,565Vezi pe GitHubCenterNet este un framework de detectare a obiectelor bazat pe puncte centrale și un pipeline de computer vision în timp real. Acesta identifică obiectele și posturile prin prezicerea punctelor centrale în loc să utilizeze anchor boxes. Sistemul funcționează ca un estimator de bounding box-uri 3D, un model de estimare a posturii umane și un instrument pentru detectarea obiectelor în timp real. Acesta tratează plasarea articulațiilor și locațiile obiectelor ca probleme de detectare a punctelor centrale pentru a localiza entitățile în imagini și în spațiul tridimensional. Capabilitățile acoperă detectarea obiectelor 3D, estimarea punctelor cheie umane și analiza video live. Pipeline-ul utilizează un proces de inferență feedforward într-o singură etapă pentru a efectua analize continue pe camere web sau fișiere video.
Predicts local offsets to correct quantization errors and refine bounding box precision.
Python
