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PaddleDetection

目标检测套件支持多任务开发部署

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。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包
GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测
MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包,专注于YOLO系列算法,适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计,便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能,显著提升训练速度,并在RTMDet模型上实现了先进的性能。
YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割
GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割
YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型,可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计,在提高性能的同时保持高效率。实验表明,该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法,适用于需要实时处理的多任务场景。
PaddleOCR2Pytorch - 开源工具实现PaddleOCR模型向PyTorch框架的转换
GithubOCR系统PaddleOCR多语言识别开源项目文本检测文本识别
PaddleOCR2Pytorch是一个开源项目,致力于将PaddleOCR模型转换为PyTorch框架可用的版本。项目支持多种OCR算法,涵盖文本检测、方向分类和文本识别,同时提供丰富的预训练模型。它不仅使PyTorch用户能够便捷使用PaddleOCR的优质模型,还为跨深度学习框架的模型转换提供了实用参考。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型,包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测(SSD)算法,介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者,教程提供中文翻译版便于理解和应用。
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。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法,在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体,包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等,适用于不同应用场景。此外,YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能,支持多GPU训练、迁移学习和模型导出,是一个全面的目标检测解决方案。
AdelaiDet - 多任务实例级识别开源工具包
AdelaiDetGithub实例分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
AdelaiDet是基于Detectron2的开源工具包,实现了FCOS、BlendMask、MEInst、ABCNet等多种实例级识别算法。它为目标检测、实例分割、场景文本识别等任务提供高性能解决方案,包含预训练模型和训练接口,便于研究和开发。
LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
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。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
deepdoctection - 文档AI:基于深度学习的提取与布局分析工具包
GithubOCRdeepdoctection开源项目文档AI模型深度学习
deepdoctection是一个Python库,通过深度学习模型实现文档提取和布局分析,支持对象检测、OCR和文本挖掘。此集成框架结合Tensorflow或PyTorch等库,适用于PDF或扫描图片文档处理,支持文档布局分析、表格识别和文本分类等任务,致力于解决实际应用问题,是文档处理领域开发者的理想选择。
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