edgeyolo

优化边缘设备性能的模型，支持ONNX和TensorRT导出

EdgeYOLO Nvidia Jetson AGX Xavier COCO2017 TensorRT Huawei Ascend Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

X-AnyLabeling - 图像处理与多模型支持的标注工具

GithubX-AnyLabeling人工智能标注图像识别开源项目模型支持视频处理

X-AnyLabeling是一个集合先进模型技术的强大标注工具，集成AI推理引擎，支持图像与视频处理。该工具支持单帧与批量预测，适用于分类、检测、分割和OCR等视觉任务，兼容多种标注样式与主流标签格式。通过使用GPU加速推理，X-AnyLabeling 保证高效率和高精度的处理性能，突出其技术优势。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

TensorRT_Tutorial - 深度学习推理加速实践指南

GPU加速GithubINT8量化TensorRT开源项目性能优化深度学习

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库，提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例，覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧，为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

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。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

executorch - 移动和边缘设备上高效运行PyTorch模型的解决方案

ExecuTorchGithubPyTorch开源项目推理能力模型部署边缘设备

ExecuTorch 提供端到端解决方案，实现移动和边缘设备上的推理能力，涵盖穿戴设备、嵌入式设备和微控制器。作为 PyTorch Edge 生态系统的一部分，ExecuTorch 通过轻量级运行时，利用硬件能力（如 CPU、NPU 和 DSP），高效地将 PyTorch 模型部署到多种平台。其主要优势包括：广泛的兼容性、开发效率和出色的用户体验。欲了解更多技术细节和教程，请访问文档网站获取最新版本。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

相关项目

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