YOLOE开源项目 – 高效目标检测与分割模型

Ultralytics YOLO 是一款基于 YOLO 系列的尖端对象检测和追踪模型，集成了计算机视觉和深度学习的最新进展。它继承了前代 YOLO 版本的成功，并引入了新的架构和训练流程，提升了实时推理速度、准确性和泛化能力。该模型适用于广泛的任务，包括对象检测、实例分割、图像分类和姿态估计。YOLO11 经过 COCO、ImageNet 和 DOTAv1 等大型数据集的训练，提供了卓越的准确度和速度。

MindCV是一个基于MindSpore的视觉模型和算法工具箱，致力于计算机视觉相关技术的研究与开发。它提供了全面的视觉模型集合，并与MindSpore框架深度集成，支持多种计算机视觉算法。该项目是开源的，社区驱动，既适用于研究，也适用于实际应用。

DoubleTake 是一个几何引导的深度估计项目，旨在高效处理稀疏视图，以提升计算机视觉任务中的深度估计精度。

Model Zoo for MindSpore 是一个为MindSpore深度学习框架提供预训练模型和示例的仓库。它包含了多种深度学习任务的模型，如图像分类、目标检测和自然语言处理等，支持用户快速集成到MindSpore框架中。该仓库定期更新，提供详细的文档和使用示例，帮助用户更好地理解和使用这些模型。

融合图像聊天、分割和生成/编辑的AI应用概念验证项目，基于LLaVA、SEEM和GLIGEN三个相关开源项目实现。

该网络旨在利用跨模态知识蒸馏技术进行单目3D目标检测，以提高目标检测任务的准确性。

Skyvern AI 是一个通过大语言模型（LLM）和计算机视觉技术，自动化基于浏览器的工作流程的项目。它提供了一个简单的 API 端点，便于集成到现有系统中，完全自动化手动工作流程，取代脆弱或不可靠的自动化解决方案。

Mixture-of-Mamba 是一种基于状态空间模型（SSMs）的新型架构，专门设计用于通过引入模态感知稀疏性来改进多模态模型。它能够高效处理文本、图像和语音等不同类型的数据，通过为每种数据类型定制参数，显著提高效率和性能。该项目在减少计算成本的同时，保持了或提升了模型的表现，特别适用于多模态预训练研究。

DEIM 是一个先进的训练框架，旨在增强 DETR（Detection Transformer）中的匹配机制，从而实现更快的收敛速度和更高的检测精度。该项目为实时目标检测领域的研究和应用提供了坚实的基础，并已在 CVPR 2025 上发表。DEIM 提供了多种预训练模型，包括 DEIM-D-FINE 和 DEIM-RT-DETRv2，适用于不同的计算资源和性能需求。

GroupMixFormer是一种高效神经网络架构，基于Group-Mix Attention机制，旨在显著提升各种视觉任务的性能，特别是在图像分类、目标检测和语义分割等领域。

Computer Vision Recipes 是一个专注于计算机视觉领域的项目，提供了最佳实践、丰富的代码示例和详细的文档支持。它涵盖了多种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，旨在帮助开发者快速实现和集成计算机视觉解决方案。项目易于上手和扩展，适用于学习、开发、原型设计、教育培训以及现有项目的集成。

Glue Factory是CVG开发的一个库，用于训练和评估深度神经网络，专注于提取和匹配局部视觉特征。

CIPS-3D是一个基于条件独立像素合成的3D感知生成器，能够生成高质量的3D图像，利用生成对抗网络(GAN)技术，推动计算机视觉领域的发展。

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。

Timm是一个开源的计算机视觉库，专注于提供高效且易用的深度学习模型，涵盖了图像分类、目标检测、语义分割等任务，支持多种预训练的模型，广泛应用于各类视觉任务。