计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最先进的库中汲取灵感，并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。

这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级，从而显着缩短“上市时间”。此外，示例笔记本将用作指南，并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。

示例以Jupyter 笔记本和常用实用程序功能的形式提供。所有示例都使用 PyTorch 作为底层深度学习库。

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面向3D计算机视觉的Web版3D可视化工具。可以直接从Python代码导入3D边界框、点云、网格和特征对应关系，并在本地浏览器中查看它们

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CVAT 是一种用于计算机视觉的交互式视频和图像注释的开源工具。它被全球数以万计的用户和公司使用。

CVAT 核心团队将该工具的积极开发转移到这个新存储库。目的是帮助世界各地的开发人员、公司和组织使用以数据为中心的 AI 方法解决实际问题。

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计算机科学领域报告集锦

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计算机科学课程代码集

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机器学习&深度学习纲要(2017-2020)，内容包括统计学、机器学习、深度学习、计算机科学、数据科学、深度视觉、NLP、云计算等领域的话题、链接和总结

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800+门计算机科学相关视频课程列表，包括人工智能、机器学习、深度学习等

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