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lightly-trainlightly-train 是一个面向视觉模型的一体化训练框架，支持 YOLO、ViT、RT-DETR、DINOv3 等主流架构，覆盖预训练、微调和蒸馏全流程。★ 1,716zed-sdkzed-sdk 是 Stereolabs 为 ZED 立体相机推出的空间感知开发框架，用 C++ 编写，面向机器人与智能空间应用。它把深度相机采集、深度估计、3★ 1,245yolo-ios-appyolo-ios-app 是 Ultralytics 官方推出的 iOS 应用与 Swift Package，把 YOLO 系列模型通过 Core ML 部署到★ 525yolo-flutter-appyolo-flutter-app 是 Ultralytics 官方推出的 Flutter 插件，让移动端应用可以直接调用 YOLO 系列模型完成实时视觉推理。它★ 506VLM3VLM3 是论文“VLM³: Vision Language Models Are Native 3D Learners”的官方实现，旨在让视觉语言模型（VLM★ 438EcoDepthEcoDepth是CVPR 2024收录的单目深度估计项目，旨在解决扩散模型在深度估计中条件利用不足的问题。它通过有效条件化Stable Diffusion，实★ 220inference这是一个用 Rust 编写的高性能推理库，专注运行 Ultralytics YOLO 系列模型，底层基于 ONNX Runtime，并提供 CUDA、CoreM★ 203iris-3bIris-3B 是一个 30 亿参数的扩散 Transformer 模型，最大特点是直接在像素空间生成图像，不依赖 VAE 编码器，从而避免了重建损失和模糊问题★ 202paper-listpaper-list 是一个自动更新的论文列表项目，专注于图像生成领域，同时覆盖动作识别、异常检测、音频处理、分类、深度估计、图神经网络等多个方向。它通过自动化★ 166ViGeoViGeo 是一个面向视频几何一致性估计的开源项目，旨在从视频序列中稳定地估计相机位姿和场景几何结构。它解决的是传统单帧几何估计在视频中因运动、遮挡和光照变化导★ 139

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