视觉与 3D
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YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。
基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。
本地运行的网络录像机，接入 IP 摄像头后实时做目标检测，识别到人、车等对象再触发录像和 MQTT 通知，画面不出家门。
收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。
Detectron2 是 Facebook 开源的目标检测与分割平台，提供模块化架构和丰富预训练模型，方便快速搭建和训练视觉识别任务。
用 Python 实现机器人算法的示例代码与配套教材，覆盖定位、建图、路径规划、控制等模块，适合边跑可视化动画边学自动驾驶与自主导航。
一套开箱即用的 2D/3D 人脸分析算法库，集成 ArcFace、RetinaFace 等模型，覆盖人脸检测、对齐、识别和年龄估计，支持 PyTorch、MXNet 等多后端。
用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。
把参考图片重建为纯代码、可动画的 Three.js 程序化模型，省去手工建模，适合在网页里快速生成可交互 3D 场景。
微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。
基于节点的可视化编程工具箱，把照片一键重建为带纹理的 3D 模型，覆盖相机追踪、多视图立体和 HDR 成像等流程。
开源扫地机器人项目，用 ESP32、树莓派和激光雷达搭建可 DIY 的自主清扫机器人，支持 SLAM 建图与 Home Assistant 接入。
PyTorch 上的 Grad-CAM 系列可视化工具，支持 CNN 和 Vision Transformer，可用于分类、检测、分割、图像相似度等任务的模型可解释性分析。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
实时交互式数字人直播方案，基于 ER-NeRF、MuseTalk 等模型实现音频驱动口型同步与说话头生成，可用于虚拟主播和实时对话场景。
RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。
医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。
追踪 3D Gaussian Splatting 研究进展的论文与资源精选列表，帮你在快速爆发的 3DGS 领域里快速找到关键工作和实现代码。
提供可插拔的 Python 和 C++ 多目标跟踪模块，集成 BoT-SORT、ByteTrack、OC-SORT 等 SOTA 算法，支持轴对齐与旋转框跟踪。
基于飞桨的一站式开发工具，把分类、检测、分割、OCR、语音识别等任务封装成流水线，支持训练到部署全流程。
把文字描述直接变成可编辑的 3D 模型和 CAD 设计，省去从零建模的麻烦，适合 3D 打印和快速原型场景。
用 CUDA 加速高斯泼溅光栅化，让 3D 高斯场景的训练和渲染跑得更快，适合做三维重建与实时渲染。