कंप्यूटर विज़न के लिए एक व्यापक टूलकिट जो डेटा लोडिंग, विज़ुअलाइज़ेशन और डेटासेट प्रबंधन के लिए मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है।
ओपन सोर्स। नई संभावनाएँ।
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THE FIRST COLLECTION61 कंप्यूटर विज़न ट्यूटोरियल्स का संग्रह, जिसमें YOLO11, SAM 3, RF-DETR, और Qwen3-VL जैसे आधुनिक मॉडल शामिल हैं, जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, OCR आदि कवर करते हैं।
LocalAI एक ओपन‑स्रोत, स्व‑होस्टेड AI इंजन है जो किसी भी हार्डवेयर पर, CPU‑only सहित, LLMs, विज़न, वॉयस, इमेज और वीडियो मॉडल्स चलाता है। यह OpenAI, Anthropic और ElevenLabs‑संगत API प्रदान करता है, ऑन‑डिमांड मॉड्यूलर बैकएंड, मल्टी‑यूज़र प्रमाणीकरण, और RAG और MCP वाले बिल्ट‑इन एजेंट्स प्रदान करता है।
X-AnyLabeling एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डेस्कटॉप एप्लिकेशन है जो इमेज, वीडियो, टेक्स्ट और मल्टीमोडल डेटा की AI-सहायता प्राप्त एनोटेशन के लिए बनाया गया है। इसमें कई बिल्ट-इन डीप लर्निंग मॉडल, विविध लेबलिंग टूल्स और अनेक फ़ॉर्मेट इम्पोर्ट/एक्सपोर्ट समर्थित हैं।
Frigate NVR IP कैमरों के लिए एक स्थानीय नेटवर्क वीडियो रिकॉर्डर है जिसमें OpenCV और TensorFlow पर आधारित रियल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन है। यह Home Assistant के साथ काम करता है।
Ultralytics कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए अत्याधुनिक YOLO मॉडल का एक सुइट प्रदान करता है, जिसमें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेगमेंटेशन और क्लासिफिकेशन शामिल हैं।
RF-DETR रोबोफ्लो द्वारा विकसित एक रीयल-टाइम ट्रांसफॉर्मर मॉडल है, जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन और कीपॉइंट डिटेक्शन के लिए DINOv2 बैकबोन पर आधारित है। यह विभिन्न आकारों में उपलब्ध है और फाइन-ट्यूनिंग का समर्थन करता है।
jetson-inference एक NVIDIA Jetson के लिए C++ और Python डीप-विज़न लाइब्रेरी है। यह TensorRT का उपयोग डिवाइस पर इंफ़रेंस के लिए और PyTorch का प्रशिक्षण के लिए करती है, जिसमें वर्गीकरण, डिटेक्शन, सेगमेंटेशन, पोज़, एक्शन, डेप्थ और कैमरा स्ट्रीमिंग के उदाहरण, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और ट्यूटोरियल शामिल हैं।
Ultralytics YOLOv5 एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क है जो PyTorch पर बना है। यह ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, इंस्टेंस सेगमेंटेशन और इमेज क्लासिफिकेशन के लिए प्रीट्रेन्ड और ट्रेनेबल मॉडल प्रदान करता है।
FiftyOne एक ओपन-सोर्स टूल है जो उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट और कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह उपयोगकर्ताओं को दृश्य AI डेटा को विज़्युअलाइज़, लेबल, मूल्यांकन और क्यूरेट करने की अनुमति देता है।