Awsome系列GitHub资源汇总，包含人脸、姿态、目标跟踪、语义分割、OCR等，欢迎收藏阅读~

最新推荐文章于 2025-04-30 10:07:55 发布
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分类专栏： 深度学习 目标检测 文章标签： 人脸 姿态 目标跟踪 语义分割 OCR
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41895190/article/details/90371647
该博客汇总了丰富的GitHub资源，涵盖人脸识别、姿态估计、目标跟踪、语义分割和OCR等多个领域，包括数据集、代码和最新研究。同时提供Q群加入方式，以便获取基于win10的最新源码。
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GitHub：语义分割最全资料集锦
阿木寺的博客
10-17 1437
作者：mrgloom | 编辑：Amusi 前言 CVer 陆续分享了GitHub上优质的AI/CV资料集锦，如图像分类、目标检测等，之前的分享详见文末。很多同学反映这个系列很棒，因此系列将继续更新。 本文将分享的内容是：语义分割（Semantic Segmentation）。值得提一下，按近一年顶会上的语义分割方向的论文来看，弱监督+语义分割、域自适应+语义分割方向的论文越来越多了。感兴趣的同学可以看一下：ECCV 2020 语义分割论文大盘点（38篇论文） 注：文末附语义分割微信交流群，欢迎加入学习
GitHub 上的 Awesome 系列开发资源大全系列
RayfunC的博客
03-09 2567
【Java 资源大全】 https://github.com/jobbole/awesome-java-cn 【Python 资源大全】 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn 【JS 资源大全】 https://github.com/jobbole/awesome-javascript-cn 【CSS 资源大全】 ...
Github语义分割框架(包含Unet,Unet++,MAnet等)
qq_20373723的博客
06-05 8384
GitHub链接：
（转）Awesome Human Pose Estimation
a1424262219的博客
10-08 462
Awesome Human Pose Estimation 2018-10-0811:02:35 Copied from:https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome...
语义分割之OCR的评判标准
weixin_42028608的博客
04-09 1060
参考：中文文字检测与识别的评测方法 Challenges 4使用的评测方法 1. 介绍 不同于Challenges 1和2，是Challenges 4标定的框多种多样，并不是水平的，如果像之前那样可能各种匹配形式会很复杂。Challenges 4的评测方法采用简单的计算IoU来进行评测，在Challenges 4中标定框与检测框都为多边形而不是之前的水平矩形了。 2. 具体方法 针对每张图片，...
人脸技术相关资源汇总论文+代码2（识别、检测、标定、重建、生成等）
sereasuesue的博客
04-11 348
最近做人脸识别有关的毕设找了很多资料，总结一下 链接 https://github.com/becauseofAI/HelloFace或者https://becauseofai.github.io/HelloFace/ 有论文代码有的还有实验数据集 利用不完全人脸数据进行深度人脸识别[论文] 含长尾噪声数据的深度人脸识别的不等训练[论文][代码] 规则脸：基于排他正则化的深度人脸识...
MrBartusek：Awsome配置文件README使用Github Actions和Node.js自动更新
02-10
此列表包含我所有精选的开源项目。 :fire: 项目 :star: 星星 :books: 前叉 :bellhop_bell: 问题 :open_mailbox_with_raised_flag: 拉取要求 学校替代Discord Bot -GTV5货运汽车React App 开源贡献 我已经为21...
GitHub 上的“开发者瑞士军刀”：awesome 仓库终极指南
最新发布
wylee的博客
04-30 1857
在 GitHub 上，每天有数以万计的开源项目诞生，但如何快速找到高质量的工具、框架和资源，是开发者面临的核心挑战。由挪威开发者 Sindre Sorhus 发起的awesome仓库，通过社区协作的方式，将分散的优质资源整合为结构化的列表，彻底改变了开发者的资源获取方式。数据支撑：截至 2025 年，awesome 仓库已覆盖 200+ 个技术领域，累计获得 150k+ Star，贡献者超过 5000 人，日均新增 100+ 个资源条目。其影响力已从单一仓库扩展为覆盖全技术栈的生态体系。效率提升。
Python_精心策划的亚马逊网络服务AWS库开源库列表，指导博客和其他资源，具有火热的AWSome仪表.zip
05-24
AWS提供了一系列的SDK（Software Development Kits），如`boto3`，它是官方的Python SDK，支持所有AWS服务，包括EC2（Elastic Compute Cloud）、S3（Simple Storage Service）、DynamoDB等。开发者可以利用这些库...
【语义分割】——读源码、论文理解OCRNet
怡宝2号
11-27 3082
论文:https://arxiv.org/pdf/1909.11065.pdf 源码:https://git.io/openseg and https://git.io/HRNet.OCR . 1. 核心思想 微软亚洲研究院提出的 OCR 方法的主要思想是显式地把像素分类问题转化成物体区域分类问题，这与语义分割问题的原始定义是一致的，即每一个像素的类别就是该像素属于的物体的类别，换言之，与 PSPNet 和 DeepLabv3 的上下文信息最主要的不同就在于 OCR 方法显式地增强了物体信息。 链接：ht.
语义分割双料冠军！微软 OCRNet化解语义分割上下文信息缺失难题｜ECCV 2020
我爱计算机视觉
08-21 6312
编者按：图像语义分割一直都是场景理解的一个核心问题。针对语义分割中如何构建上下文信息，微软亚洲研究院和中科院计算所的研究员们提出了一种新的物体上下文信息——在构建上下文信息时显式地增强了...
语义分割:HRnet+ocr+segfix,粗糙跑通训练自己的数据集
zhu_linx的博客
04-29 2164
1.github地址:https://github.com/openseg-group/openseg.pytorch 2.自己数据集的准备:首先文件夹结构组织结构的话按照github文档里写的地址为https://github.com/openseg-group/openseg.pytorch/issues/14，但是我自己的数据集其中label的图片为三通道颜色mask，需要按照类别数(从零开始)整理为二维的[0:n_class-1]的数据格式。 3.需要自己添加配置文件和开始shell脚本，我把配置文
从人脸识别到情感分析，这有50个机器学习实用API
qq_39161216的博客
03-19 233
http://baijiahao.baidu.com/s?id=1602771737270790677&wfr=spider&for=pc
【Awsome】GitHub 资源汇总（更新中）
极市平台的技术博客
05-31 637
以下为极市分享的Awsome系列GitHub资源汇总，包含人脸、姿态、目标跟踪、语义分割、OCR等，欢迎收藏阅读~~ 点击**加入极市CV技术交流群**，交流更多人计算机视觉相关的技术干货 **原文链接：【Aws...
DeepLab：语义图像分割
凌风探梅的专栏
02-22 3129
DeepLab：语义图像分割，采用深度卷积网络、完全连接CRF技术。DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs，项目论文数据等：http://t.cn/RxbHYZt 代码：http://t.cn/RxbHYZc ​
探索 Awesome .NET：宝藏般的开源资源库
gitblog_00002的博客
03-19 329
探索 Awesome .NET：宝藏般的开源资源库 【免费下载链接】awesome-dotnet quozd/awesome-dotnet: 这个资源列表集合了.NET开发领域的优秀工具、库、框架和软件等，是.NET开发者的一个宝库，有助于发现和学习.NET生态系统中的各种有用资源。 ...
探索 Awesome .NET CN：你的.NET学习与资源宝库
gitblog_00093的博客
03-24 1016
探索 Awesome .NET CN：你的.NET学习与资源宝库 如果你是一名 .NET 开发者或对 .NET 框架有兴趣的学习者，那么有一个你不能错过的项目——。这是一个由开源社区维护的精选列表，聚合了各种高质量的 .NET 相关的开源项目、工具、文章和教程，旨在帮助开发者更有效地探索和利用 .NET 生态系统。 项目简介 Awesome .NET CN 是基于 awesome-dotnet ...
语义分割: 一文读懂 OCRNet
热门推荐
weixin_46142822的博客
04-01 1万+
前言 hrnet_ocr 是 Semantic Segmentation on Cityscapes test 中目前排名第一的语义分割模型，其将高分辨网络hrnet 和 OCR方法相结合，本文主要介绍OCR方法。 OCR提出背景：使用一般性的ASPP方法如图（a），其中红点是关注的点，蓝点和黄点是采样出来的周围点，若将其作为红点的上下文，背景和物体没有区分开来，这样的上下文信息对红点像素分类帮助有限。为改善此情况，提出OCR方法如图（b），其可让上下文信息关注在物体上，从而为红点提供更有用的信息。 图
SAR软件相关链接(Github)
IvanLJF的专栏
02-08 8645
https://github.com/RadarCODE/awesome-sar
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