CVPR 2026 论文和开源项目合集
CVPR 2026 论文和开源项目合集
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项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
CVPR 2026 论文和开源项目合集
CVPR 2026 论文和开源项目合集
albumentations 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可扩展。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
cvpr2024/cvpr2023/cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理
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segmentation_models.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Semantic segmentation models with 500+ pretrained convolutional and transformer-based backbones.
mmsegmentation 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.
U-2-Net 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The code for our newly accepted paper in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection."
notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet …
PaddleSeg 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Intera…
background-removal-js 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Remove backgrounds from images directly in the browser environment with ease and no additional costs or privacy concerns. Explore an interactive demo.
segmentation_models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Segmentation models with pretrained backbones. Keras and TensorFlow Keras.
obs-backgroundremoval 是用 C++ 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力,主打易用。
An OBS plugin for removing background in portrait images (video), making it easy to replace the background when recording or streaming.
BiRefNet 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。
[CAAI AIR'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation
📈 目前最大的工业缺陷检测数据库及论文集 Constantly summarizing open source dataset and critical papers in the field of surface defect re…
📈 目前最大的工业缺陷检测数据库及论文集 Constantly summarizing open source dataset and critical papers in the field of surface defect research which are of great impo…
catalyst 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accelerated deep learning R&D
VideoPipe 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打跨平台。
A cross-platform video structuring (video analysis) framework based on CV models & mLLM.
deepdetect 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Learning Server and CLI for Torch and TensorRT
ICCV2021/2019/2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理
ICCV2021/2019/2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理
coco-annotator 是用 Vue 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:pencil2: Web-based image segmentation tool for object detection, localization, and keypoints
ECCV 2026 论文和开源项目合集,同时欢迎各位大佬提交issue,分享ECCV 2026论文和开源项目
ECCV 2026 论文和开源项目合集,同时欢迎各位大佬提交issue,分享ECCV 2026论文和开源项目
Attention-Gated-Networks 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Use of Attention Gates in a Convolutional Neural Network / Medical Image Classification and Segmentation
tf_unet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Generic U-Net Tensorflow implementation for image segmentation
OneFormer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2023] OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation
pytorch-toolbelt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
PyTorch extensions for fast R&D prototyping and Kaggle farming
SAM-Adapter-PyTorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
Adapting Meta AI's Segment Anything to Downstream Tasks with Adapters and Prompts
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。