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edgeyolo

优化边缘设备性能的模型,支持ONNX和TensorRT导出

EdgeYOLO为边缘设备优化,在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS,并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集,提供多种模型格式和部署代码,包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新,并集成了SAMLabeler Pro工具,支持多人远程标注。可快速上手和训练,适配不同设备和应用场景。

openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包,用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等,能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程,助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
regnety_120.sw_in12k_ft_in1k - 高级图像分类模型,优化大规模数据集的性能
GithubHuggingfaceRegNetY图像分类开源项目数据集模型特征提取预训练
RegNetY-12GF模型致力于图像分类,先在ImageNet-12k上预训练,再在ImageNet-1k上微调。其结构支持多项增强功能,如随机深度和梯度检查点,提高模型准确性和效率。基于timm库实现,广泛用于特征图提取和图像嵌入,适用于多种图像处理场景。
pytorch-hed - PyTorch重实现的全息嵌套边缘检测HED算法
GithubHEDPyTorch开源项目深度学习计算机视觉边缘检测
该项目是Holistically-Nested Edge Detection (HED)算法的PyTorch重新实现。项目提供命令行工具进行图像边缘检测,使用官方权重但在BSDS500数据集上ODS评分为0.774,略低于原始Caffe版本的0.780。项目包含使用说明、性能对比和引用信息,为研究和开发人员提供HED算法的实现参考。
UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具
GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注
UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具,使用PyQt5开发,集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪,以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。
yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具
GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉
YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口,支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。
Hey-Jetson - 面向边缘计算的实时语音识别平台
GithubJetsonTensorFlow开源项目深度学习神经网络语音识别
Hey-Jetson项目旨在为边缘计算设备提供高效的语音识别解决方案。该平台利用深度学习技术,整合了膨胀卷积、双向GRU和注意力机制等先进方法,在LibriSpeech数据集上进行训练。经测试,模型在测试集上达到78%的余弦相似度和18%的词错误率,展现出良好的识别性能。此外,项目还提供了基于Flask的API接口,方便在Nvidia Jetson等嵌入式设备上进行实时语音识别推理。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具,支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化,适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型,涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务,满足多场景、多硬件、多平台的需求。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具,用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换,能自动分割训练验证集,并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作,用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程,方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现,提供高效的对象检测与实例分割功能
ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM,通过融合这两个模型,提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能,支持指定蒙版单独输出,可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型,提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项,以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南,使用户能够轻松上手,体验高效的图像处理能力。
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