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

yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取

该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案，适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持，模型安装与操作便捷，精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择，适用于快速而可靠的表格数据提取，是数据分析和管理的理想工具。

yolort - 简易高效的YOLOv5目标检测工具

GithubONNXTensorRTYOLOv5yolort对象检测开源项目

yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制，结合预处理和后处理，支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念，安装与使用便捷，支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档，使目标检测更为轻松，适用于广泛的应用场景。

awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库数据集算法全覆盖

Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集

这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

donkeycar - 模块化且简洁的Python自驾库

DonkeycarGithubPythonRaspberry Pi开源项目深度学习自动驾驶

Donkeycar是一个模块化且简洁的Python自驾库，专为爱好者和学生设计，便于快速实验和社区贡献。它广泛应用于高中和大学的学习与研究，提供丰富的图形界面和模拟器功能，让用户在构建机器人前即可进行实验。适用于基于Raspberry Pi的自驾车构建，支持多种摄像头、GPS和深度学习模型，是参与线上和线下自驾车比赛的理想选择。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架支持多种先进算法和数据集

3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云

OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。

DeepCamera - 提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能，用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR

DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR，提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发，便于用户快速部署AI应用，有效提高监控系统的性能和效率。

deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型

COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测

Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。

assets - 视觉资产和AI模型资源库

GithubUltralyticsYOLO开源项目数据集计算机视觉预训练模型

Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集，为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务，为研究人员和开发者提供便捷的资源访问，加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件，包括视觉素材、预训练模型和注释数据集，适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程，使开发者能够专注于项目开发而非资源收集，从而提高工作效率。

JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具提升目标检测效率

COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测

JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。

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