M
Метрична реконструкція людських облич у 3D
P
Реалізація методу RandAugment для покращення навчання нейромереж
A
Повний перелік наукових праць з технології NeRF
H
Повний набір інструментів та моделей для розробки на платформі Hailo
U
Єдина нейромережа для паноптичної сегментації
Y
Відстеження об'єктів на відео за допомогою YOLOv7
C
Система пошуку зображень на основі їхнього вмісту
S
Самокероване доповнення глибини для LiDAR та камер
R
Рішення для сегментації хірургічних інструментів на відео
P
Реалізація алгоритму SiamFC для відстеження об'єктів
O
Альтернативний інтерфейс для роботи з OpenCV у середовищі openFrameworks
O
Золотий стандарт бібліотек для комп'ютерного зору
G
Глибоке зіставлення точок та ліній на зображеннях
S
Трансформер для надроздільності та відновлення стиснутих зображень
M
Зручні інструменти для відстеження багатьох об'єктів
A
Навчальна платформа з машинного навчання та штучного інтелекту
L
Наскрізне виявлення смуг руху для автономних транспортних засобів
D
Масштабоване картування поверхонь у реальному часі
P
Розпізнавання тексту на сценах за допомогою авторегресійних моделей
L
Платформа для курування та розмітки даних комп'ютерного зору
T
Швидкий старт вашого проекту на PyTorch
S
Взаємодія з людьми через звичайну RGB-камеру
A
Виробнича платформа для створення ШІ-агентів
A
Добірка відкритих інструментів для орієнтованого на дані штучного інтелекту
I
Інструменти для аугментації зображень у задачах детекції та сегментації
A
Автоматичне виявлення та кадрування облич на фотографіях
Y
Оптимізована реалізація YOLOv8 на C++ для TensorRT
A
Добірка проектів для створення вашого AI-портфоліо
C
Щоденні нотатки про актуальні дослідження у сфері компʼютерного зору
E
Базові знання про архітектуру систем та вбудоване програмування
P
Офіційна Python-обгортка для програмного забезпечення камер Pylon
P
Попередньо навчені моделі TorchVision для набору даних CIFAR10
L
Полегшена нейромережа для оцінки оптичного потоку
A
База знань про розпізнавання дій на основі скелетних даних
A
Реалізація моделі ASTER на базі PyTorch
D
Фреймворк для керування наборами даних комп'ютерного зору
G
Швидкий та точний детектор об'єктів для автономного водіння
C
Проста бібліотека комп'ютерного зору для мови Python
C
Перетворення зображень з камер авто у вигляд зверху
S
Навчання без наглядача для сегментації зображень
P
Швидкий та точний інструмент для обчислення оптичного потоку на Python
D
Інтерактивний підручник з глибокого навчання для студентів
P
Спрощене створення наборів даних для навчання нейромереж
4
Інтелектуальний агент для масштабування зображень до 4K
R
Реалізація алгоритму RetinexNet на Tensorflow
A
Добірка найкращих наукових праць з аналізу оптичного потоку
K
Реалізація оцінки пози багатьох людей у реальному часі
S
Мережа для глибокого усунення розмиття зображень
T
Інструментарій Python для донавчання геопросторових моделей
D
Міжплатформовий рушій ШІ для периферійних пристроїв