GitHub上值得Star的计算机视觉项目
- 前言
- 一、OpenCV：计算机视觉领域的瑞士军刀
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- 1.1 项目简介
- 1.2 核心功能与技术特点
- 1.3 代码示例
- 二、YOLO 系列：实时目标检测的领导者
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- 2.1 项目简介
- 2.2 核心功能与技术特点
- 2.3 代码示例
- 三、Detectron2：Facebook AI Research 的目标检测利器
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- 3.1 项目简介
- 3.2 核心功能与技术特点
- 3.3 代码示例
- 四、Mask R-CNN：实例分割的经典模型
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- 4.1 项目简介
- 4.2 核心功能与技术特点
- 4.3 代码示例
- 五、MMDetection：开源目标检测工具箱
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- 5.1 项目简介
- 5.2 核心功能与技术特点
- 5.3 代码示例
- 六、TensorFlow Object Detection API：基于TensorFlow的目标检测框架
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- 6.1 项目简介
- 6.2 核心功能与技术特点
- 6.3 代码示例
- 七、PyTorch Lightning：高效的PyTorch训练框架在计算机视觉中的应用
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- 7.1 项目简介
- 7.2 核心功能与技术特点
- 7.3 代码示例
- 八、FastAI：简化深度学习的库在计算机视觉中的应用
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- 8.1 项目简介
- 8.2 核心功能与技术特点
- 8.3 代码示例
- 九、MONAI：医学影像分析的开源框架
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- 9.1 项目简介
- 9.2 核心功能与技术特点
- 9.3 代码示例
- 十、OpenMMLab系列：计算机视觉开源算法体系
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- 10.1 项目简介
- 10.2 核心功能与技术特点
- 10.3 代码示例（以MMSegmentation为例）
- 总结
- 联系博主
GitHub上值得Star的计算机视觉项目，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文介绍了 GitHub 上多个值得关注的计算机视觉项目。涵盖 OpenCV、YOLO 系列等，涉及目标检测、图像分割等领域。这些项目提供丰富工具与资源，有基础库、高效检测模型、集成工具包等，还含代码示例，对初学者和开发者均具高参考与实用价值，可助力学习及系统构建。
前言
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中
