计算机视觉注释工具（CVAT） CVAT是用于计算机视觉的免费，在线，交互式视频和图像注释工具。 我们的团队正在使用它来注释数百万个具有不同属性的对象。 许多UI和UX决策都是基于专业数据注释团队的反馈。 在线尝试 。 文献资料 截屏 支持的注释格式 单击“上传注释”和“转储注释”按钮后，可以选择格式。 数据集框架允许通过其命令行工具和Python库进行其他数据集转换。 有关支持的格式的更多信息，请参阅。 注释格式 进口 出口 X X X X X X X 分割蒙版 X X X X X X X X X X X X X X X X 用于自动标记的深度学习模型

人像卡通化（卡通照片） 中文版| 该项目为卡通肖像探索项目。您可使用微信扫描下方二维码或搜索“ AI卡通秀”小程序体验卡通化效果。 也可以前往我们的ai开放平台进行在线体验： ://ai.minivision.cn/#/coreability/cartoon 更新 2020.12.2 ：基于开源的paddlepaddle的项目 。 2020.12.1 ：增加onnx测试模型，详情请见 。 简介 人像卡通风格呈现的目标是，在保持原始图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为卡通风格的非真实感图像。我们的思路是，从大量照片/卡通数据中习得照片到卡通一

DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更

实时高分辨率背景抠像 论文的官方资料库。 我们的模型需要捕获额外的背景图像，并在Nvidia RTX 2080 TI GPU上以4K 30fps和HD 60fps产生最新的消光效果。 总览 更新 [2021年1月9日] PhotoMatte85数据集现已发布。 [2020年12月21日]我们将项目更新为MIT许可证，该许可证可用于商业用途！ 下载 型号/重量 视频/图像示例 （由）（我们的模型在高清素材上更加强大） 数据集 VideoMatte240K（即将推出） 演示版 剧本 我们在此存储库中提供了几个脚本，供您试验我们的模型。 文件中包含更详细的说明。 inference_image

DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

印第安手语识别 您好，该存储库包含用于识别印度手语（ISL）手势的python实现。 由于研究较少，因此网络上没有可用的标准数据集。 因此，我们决定创建自己的手势图像。 ISL数据集包含所有字母（AZ）和数字（1-9），总类别=35。每个类别具有1200张图像。 由于涉及两只手并且由于复杂性，ISL手势实际上很难识别。 为了对图像进行分类，已使用SVM实现了词袋（弓）模型。 70:30的比例已用于训练和测试拆分。 使用这种方法，模型可以提供大约99％的准确度，而错误率却非常低。 手势 数据集中使用的所有手势均在下图所示的带有标签的图像中。 必需的设置 python 2.7（不适用于较高版本，因为openCV不支持SURF功能） opencv-python的== 3.4.2.16 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 麻木 盗用者 执行 该实现遵循以下几个

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小

RobustPCA：可靠的PCA实施和示例（Matlab）

图像-R用户的计算机视觉和图像识别算法 该存储库包含一组R软件包，这些软件包执行图像算法，而其他R软件包（如 ， 或目前不提供这些算法。 由于许可证不同，这些算法被放入不同的程序包中。 当前，以下R软件包可用： 包 功能性 执照 细节 image.CornerDetectionF9 FAST-9角落检测图像 BSD-2 image.CornerDetectionHarris 哈里斯角检测图像 BSD-2 image.LineSegmentDetector 图像的线段检测器（LSD） AGPL-3 image.ContourDetector 图像的无监督平滑轮廓线检测 AGPL-3

OpenVHead 作者： 1.简介 这是一个正在进行的项目，目的是为VTubers建立基于视觉的头部动作捕捉系统。 为了使动画看起来更真实，使用了几种过滤器和控制方法来平滑和增强头部运动和面部表情的鲁棒性。 该系统主要在Unity3D环境中使用C＃和Python构建。 让我们自己尝试一下！ 随时向项目添加新功能，或者随便玩转并享受乐趣。 请加星 :star: 如果您喜欢这个项目！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 第节中介绍了技术细节，它为您概述了该系统的工作方式。 如果您对它们不感兴趣，可以跳过这一部分。 要引用此仓库，请在使用项目链接引用名称“ OpenVHead”。 演示： 2.先决条件 2.1硬件 个人电脑 R