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LeYOLO

可扩展高效的目标检测CNN架构

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列,通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头,大幅降低计算负载。在COCO验证集上,LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP,比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性,适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型,支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT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。
TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案
CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测
此项目基于TensorRT,为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案,支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术,有效提升推理效率。支持C++和Python,包含CLI快速导出和推理功能,并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。
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。
darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法
DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉
Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
yolov10n - YOLOv10n:实时对象检测的创新技术
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉
YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展,结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理,保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用,提供了快速的目标物体检测及识别功能,支持优化模型上传至相关平台,提升模型精度与效率。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署
GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署
YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。
awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编
GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI
提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本,涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具,为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
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