tusen-ai का सार्वजनिक GitHub उपस्थिति विभिन्न प्रकार के प्रोजेक्ट्स के साथ समृद्ध है, जिसमें प्रमुख प्रोग्रामिंग भाषाएं Python, Jupyter Notebook, और TypeScript शामिल हैं। इसके कई महत्वपूर्ण रिपोजिटरी जैसे naive-ui, simpledet, और SST हैं, जो ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और 3D लेन डिटेक्शन के क्षेत्र में काम करते हैं।
A Vue 3 Component Library. Fairly Complete. Theme Customizable. Uses TypeScript. Fast.
A Simple and Versatile Framework for Object Detection and Instance Recognition
Code for a series of work in LiDAR perception, including SST (CVPR 22), FSD (NeurIPS 22), FSD++ (TPAMI 23), FSDv2, and CTRL (ICCV 23, oral).
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LiDAR R-CNN: An Efficient and Universal 3D Object Detector
Paper and Codes for “RangeDet: In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection” (ICCV2021)
Official PyTorch implementation for paper`Anchor3DLane: Learning to Regress 3D Anchors for Monocular 3D Lane Detection' accepted by CVPR 2023
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Code for "Object as Query: Lifting any 2D Object Detector to 3D Detection"
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Xilinx Embedded Software (embeddedsw) Development
tusen-ai GitHub पर ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, 3D लेन डिटेक्शन, और संबंधित तकनीकों के लिए विभिन्न प्रोजेक्ट्स विकसित करता है। इसके रिपोजिटरी में simpledet और SST जैसे महत्वपूर्ण फ्रेमवर्क शामिल हैं, जो व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।
tusen-ai मुख्य रूप से Python, Jupyter Notebook, और TypeScript का उपयोग करता है। ये भाषाएं इसके विभिन्न प्रोजेक्ट्स और तकनीकी समाधानों के विकास में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं।
हाँ, tusen-ai के सभी रिपोजिटरी सार्वजनिक हैं। उपयोगकर्ता इन रिपोजिटरी का उपयोग करके उनके कोड और तकनीकी समाधानों को देख सकते हैं और योगदान कर सकते हैं।
RepoGuard के साथ tusen-ai की निगरानी करें और जैसे ही एक नया सार्वजनिक रिपोजिटरी बनता है, सूचित हों।
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