YOLOv8-multi-task

轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割

YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型，可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计，在提高性能的同时保持高效率。实验表明，该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法，适用于需要实时处理的多任务场景。

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介绍相关项目

tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库

GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络

TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。

multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法

GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合

该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

yolos-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力

GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别

YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测，使用5200张图片进行训练，并在380张图片上验证，实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台，并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练，具备卓越的识别性能。

YOLOX - 无锚目标检测算法YOLOX，设计简洁性能优越

GithubMegEnginePyTorchYOLOXanchor-freeobject detection开源项目

YOLOX是一种无锚版YOLO，设计简洁，性能更优，旨在弥合研究与工业界的差距。项目基于PyTorch实现，并提供MegEngine版本。支持可视化工具、JIT编译、快速训练优化等多项更新。未来计划推出YOLOX-P6、大模型、Objects365预训练和Transformer模块等功能。通过融合ONNX、TensorRT、OpenVINO等多种部署方案，满足不同应用场景需求。

yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器

YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法，实现高效的3D边界框估计

3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习

项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案，通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换，实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练，依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒，并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目，在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体，从轻量级R18到大型X模型，适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上，RT-DETR展现出卓越性能，最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架，便于研究和应用。

yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型

COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型

YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型，在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练，使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能，而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案，适用于多种目标检测场景。

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