3PSDF开源项目 – 学习任意拓扑表面的签名距离函数

Rerun 是一个用于记录计算机视觉和机器人数据的 SDK，并配有可视化工具，可以随时间探索这些数据。它允许用户以最小的代码调试和理解系统的内部状态和数据。开发者可以将数据记录到 Rerun SDK，系统会自动进行可视化处理。Rerun 支持来自多个进程的实时数据流，并可回放录制的数据。Rerun Viewer 根据记录的数据创建可配置的可视化效果，用户可以随时回溯和前进时间。

Navan.ai是一个无代码平台，允许开发者和企业在几分钟内构建和部署计算机视觉AI模型，节省高达85%的开发时间和成本。用户可以通过nStudio快速构建模型，通过nCloud将模型部署到云端，并获得推理API。此外，用户还可以选择使用预训练的视觉AI模型，如人脸检测等。

Imagica是一个创新工具，旨在简化与计算机的交互，尤其是在人工智能领域。用户可以在几分钟内构建无代码的AI应用程序，使得节省时间、降低成本和提高效率成为可能，无需深入编程知识。

Lightning AI是一个使用PyTorch训练、部署和构建AI模型的平台，以其超快的性能而闻名。它由PyTorch Lightning的创作者开发，提供用户友好的界面来管理训练过程和监控模型性能，适用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统和强化学习等多个领域。

Verificient是一家专注于生物识别、计算机视觉和机器学习的公司，提供世界级的数字身份验证和在线远程监控解决方案。其产品可帮助高等教育机构、K12学校和企业确保在线评估的完整性，防止考试不当行为，并安全地验证用户身份。

《机器人学、视觉与控制（第三版）》的Python代码实例库，提供第三版教科书中的算法实现，助力机器人与计算机视觉领域的学习和研究。该项目包含多种与机器人学和计算机视觉相关的算法实现，适合用于教学和实践相结合的学习方式。

opencv_contrib是OpenCV的额外模块库，包含了许多未包含在OpenCV主仓库中的功能和算法。它提供了大量额外的图像处理和计算机视觉算法，支持深度学习模型的应用和集成，并包含了许多实验性和前沿的计算机视觉技术。此外，opencv_contrib还提供了丰富的工具和插件，进一步扩展了OpenCV的功能。

Toronto Warehouse Incremental Change Dataset 是一个新发布的数据集，来源于清晰路径机器人仓库，旨在提供增量感知数据，支持机器人导航和环境理解的研究。

一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。

HQTrack 是一个高效的跟踪系统，能够准确地跟踪多种类型的目标，适用于实时视频处理，支持灵活的集成与使用。

FastAI是一个深度学习库，专注于简化机器学习模型的训练过程，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。它提供了简单易用的API，降低学习门槛，内置多种优化算法，帮助加速训练过程，支持计算机视觉、NLP等任务，功能全面。FastAI完全开源，支持社区贡献和个性化定制。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。

Salient Extract是一个基于yoloV8深度学习模型的显著目标提取工具，能够高效提取图像中的显著特征，支持多种输入图像格式，并能与其他计算机视觉任务结合使用。

WeCLIP是一个强大的语义分割模型，基于冻结的CLIP结构，致力于弱监督学习，通过有效的特征提取提升图像分割的性能，适用于各种计算机视觉任务。

Agentic Object Detection 是 LandingAI 开发的计算机视觉项目，通过文本提示实现人类级别的目标检测精度，无需定制训练。它利用推理驱动的 AI 分析物体的独特属性（如颜色、形状、纹理）及物体间关系，支持零样本学习。在内部基准测试中，其 F1 分数达 79.7%，优于 Microsoft Florence-2、Google OWLv2 等模型。项目集成于 LandingLens 平台，适用于农业、制造业、医疗等多个行业。

Maintain-AI是一个自动化检测、分析和报告道路及相关基础设施性能的平台，利用AI技术检测路面缺陷，评估基础设施元素，并提供客观的网络检查。

ModelScope是一个基于'模型即服务'(MaaS)理念的开源平台，整合了AI社区最先进的机器学习模型，覆盖计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音、跨模态和科学计算等多个领域。它提供统一的接口和实现，支持模型的推理、训练和评估，简化了模型在现实世界应用中的使用过程。平台公开了超过700个模型，支持从文本生成到图像处理等多种场景，并可与Hugging Face等社区集成扩展资源。

OpenVINO深度学习部署工具集，支持Open Model Zoo预训练模型以及100多种流行格式的开源和公共模型，如Caffe, Tensorflow, MXNet和ONNX。该工具集提供高效的深度学习模型部署工具，优化模型推理性能，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

YOLOE是一个实时高效的目标检测与分割模型，支持文本、视觉和无提示三种模式，具有卓越的零样本文本提示性能，训练成本降低3倍，推理速度快，YOLOE-v8-S在LVIS上的AP达到27.9，速度提升1.4倍。