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

DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

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。

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。

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。

Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集

GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目

本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题，并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外，项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源，为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。

ultimateALPR-SDK - 车牌识别及多功能车辆特性检测解决方案

AndroidDeep LearningGithubLicense Plate RecognitionNVIDIAUltimateALPR开源项目

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。

yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型

GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习

该项目实现了一个新型多任务统一网络，基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度，适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南，支持Docker和Colab环境，适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。

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。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

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