Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of papers, datasets, code and other resources for object tracking and detection using deep learning
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of papers, datasets, code and other resources for object tracking and detection using deep learning
cellpose 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
a generalist algorithm for cellular segmentation with human-in-the-loop capabilities
awesome-gan-for-medical-imaging 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome GAN for Medical Imaging
subword-nmt 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Unsupervised Word Segmentation for Neural Machine Translation and Text Generation
Unet-Segmentation-Pytorch-Nest-of-Unets 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Implementation of different kinds of Unet Models for Image Segmentation - Unet , RCNN-Unet, Attention Unet, RCNN-Attention Unet, Nested Unet
awesome-diffusion-categorized 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
collection of diffusion model papers categorized by their subareas
ComfyUI-RMBG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A ComfyUI custom node designed for advanced image background removal and object, face, clothes, and fashion segmentation, utilizing multiple models …
robosat 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Semantic segmentation on aerial and satellite imagery. Extracts features such as: buildings, parking lots, roads, water, clouds
ml-cvnets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
CVNets: A library for training computer vision networks
XMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2022] XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model
PVT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official implementation of PVT series
vocal-remover 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Vocal Remover using Deep Neural Networks
MeshCNN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Convolutional Neural Network for 3D meshes in PyTorch
awesome-segment-anything 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Tracking and collecting papers/projects/others related to Segment Anything.
mmrazor 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
OpenMMLab Model Compression Toolbox and Benchmark.
SOTA-MedSeg 是一个多媒体工具,用于处理音视频内容。
SOTA medical image segmentation methods based on various challenges
PaddleSlim 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
PaddleSlim is an open-source library for deep model compression and architecture search.
CCNet 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation (TPAMI 2020 & ICCV 2019).
PointCNN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PointCNN: Convolution On X-Transformed Points (NeurIPS 2018)
收集 CVPR 最新的成果,包括论文、代码和demo视频等,欢迎大家推荐!Collect the latest CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) r…
收集 CVPR 最新的成果,包括论文、代码和demo视频等,欢迎大家推荐!Collect the latest CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) results, including papers, code…
MedSegDiff 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Using Diffusion Models to Segment/Reconstruct Organs from Medical Images [AAAI Most influential Paper]
xmnlp:提供中文分词, 词性标注, 命名体识别,情感分析,文本纠错,文本转拼音,文本摘要,偏旁部首,句子表征及文本相似度计算等功能
xmnlp:提供中文分词, 词性标注, 命名体识别,情感分析,文本纠错,文本转拼音,文本摘要,偏旁部首,句子表征及文本相似度计算等功能
caffe-model 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Caffe models (including classification, detection and segmentation) and deploy files for famouse networks
FCN.tensorflow 是用 Jupyter Notebook 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Tensorflow implementation of Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (http://fcn.berkeleyvision.org)
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,044 个,本站已收录 65,730 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。