Vehicle-Detection

深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

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。

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介绍相关项目

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。

bdd100k - 大规模驾驶视频数据集赋能自动驾驶多任务学习

BDD100KGithub多任务学习开源项目数据集自动驾驶计算机视觉

BDD100K是一个专为异构多任务学习设计的多样化驾驶数据集，包含10万个视频和10个评估任务。这些数据涵盖了超过1000小时的驾驶经验，体现了地理、环境和天气的多样性。BDD100K支持图像标记、车道检测、可行驶区域分割等多项任务，为自动驾驶技术研究提供了丰富的数据资源，有助于评估图像识别算法在实际驾驶场景中的表现。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

yolos-fashionpedia - 时尚领域物品检测的精细化模型

FashionpediaGithubHuggingfaceYOLOS开源项目时尚模型模型微调物体检测

该模型专注于时尚领域的目标检测，识别多种服饰及配饰类别，包括衬衫、外套、帽子、鞋等。采用微调后的YOLOS架构，并使用Fashionpedia数据集训练，为时尚分析提供准确的识别功能。实现细节可在项目源码查看。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

nnDetection - 自适应医学目标检测框架

GithubnnDetection医学目标检测开源项目深度学习自动配置计算机辅助诊断

nnDetection是一个自适应医学目标检测框架,能够自动配置以适应不同医学检测任务。该框架在ADAM和LUNA16等公共基准测试中展现出与顶尖方法相当或更优的性能。项目支持Docker容器和本地安装,提供多个医学数据集的处理指南,便于复现实验结果和集成新数据集。nnDetection为医学目标检测研究提供了标准化接口和自动化工作流程。

sports - 体育中的对象检测与影像分析

GithubRoboflowsports关键点检测图像分割开源项目物体检测

该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

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