Sophus-rs：计算机视觉和机器人学中的2D与3D几何运算库，专注于提供易于使用的旋转和平移变换功能，助力开发者高效处理空间几何问题
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VLMs Zero to Hero：视觉语言模型（VLM）相关论文列表
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utils3d：为计算机视觉和图形研究人员设计的简单3D Python工具包，支持OpenCV与OpenGL坐标系转换、轻松光栅化处理、网格处理工具等，让研究人员以最少的努力实现光栅化
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StereoVision-SLAM：一款实时双目视觉SLAM系统，基于现代C++开发，主要包含前端特征跟踪、后端Bundle Adjustment优化、回环检测和可视化四大模块。支持MobileNet
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wasmVision：一个基于WebAssembly的计算机视觉处理引擎，提供高性能视觉处理能力。可以捕获摄像头、视频文件或流媒体的画面，通过WebAssembly进行处理并输出。支持Go、Rust、
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Trolo：一个将Transformers与YOLO及其他单阶段检测器(SSD)结合的深度学习框架，提供高性能推理和便捷的CLI接口。支持D-FINE等先进模型，具备视频流推理、自动分布式训练等特性。
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Awesome-Scene-Graph-Generation：一个场景图生成(SGG)相关论文的精选集，包含了图像、视频、音频、3D等多模态场景图生成研究论文，并归纳了场景图数据集、评估指标以及在图像
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nano-simsiam：一个极简的PyTorch实现的SimSiam自监督学习框架，仅用400行代码实现，基于ResNet50在ImageNet上达到良好性能。支持分布式训练、实时KNN评估和自动混
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Subjects200K：大规模图像对数据集，包含20万对保持主体一致但场景背景不同的图像对。该数据集是OminiControl项目的组成部分，每个样本包含主体描述、左右两张512x512的图像、对应
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SAMURAI：基于SAM 2模型的零样本视觉追踪框架，引入了运动感知记忆机制，能够在视频中实时追踪和分割目标物体
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AutoSeg-SAM2：基于SAM1和SAM2的自动视频分割工具，结合SAM1的静态分割和SAM2的追踪能力，可对视频进行全自动分割，实现对象追踪和新目标检测。支持Python 3.10+和PyTo
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x.infer：框架无关的计算机视觉推理库，它允许用户通过统一的 Python API 运行来自不同框架的多种模型的推理，支持超过1000+模型
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TCF：一种高效的3D点云配准方法，通过两阶段的一致性过滤提升配准的速度和精度，非常适合实时应用
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弱监督目标定位资源列表：汇集了2016-2024年间弱监督目标定位相关论文和性能数据的资源列表，旨在帮助研究人员和开发者快速了解该领域的最新进展和成果
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关节对象理解资源精选列表，专注于关节对象理解领域的研究资源汇总，包括关节估计和关节对象重建等，不包括人类/动物重建
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Sapiens-Pytorch-Inference：用于Pytorch中人体基础模型推理的最小代码和示例，支持多种任务并行运行，自动下载模型，提供ONNX导出脚本
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Oviz：专为计算机视觉任务设计的轻量Python可视化工具，简化复杂可视化操作，专注于数据本身，支持3D点云、2D图像等多种元素的可视化
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