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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。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦
GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化
smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术,包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例,展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型,以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度,使模型更好地适应各种硬件环境。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统
DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪
这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现,针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标,在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南,支持自定义模型,并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。
yolov5m-license-plate - 车牌检测的YOLOv5模型支持Pytorch适用于多种视觉任务
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目模型深度学习目标检测车牌识别
YOLOv5m-license-plate项目提供基于YOLOv5技术的车牌检测模型,利用Pytorch进行对象检测,适用于多种计算机视觉任务。开发者可运用简单的Python代码实现精准车牌识别,并支持通过自定义数据集进行微调以提升效果。在keremberke数据集上的精度高达0.988,适合快速、可靠的车牌检测应用。访问项目主页获取更多信息和下载。
LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer
GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer
LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪,兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法,包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT,支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便,使用友好,支持GPU加速,适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手,实现精准多对象跟踪。
trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架
GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析
TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理,实现单模型多显卡多实例负载调度,并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码,可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合,适应不同应用场景。
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。
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。
overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建
GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型
Overeasy允许无大规模数据集,通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流,用户可定制端到端管道,支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测,安装简便,文档详尽,并提供Colab示例。
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