Project Icon

yolov5-deepsort-tensorrt

基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统

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。

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。
yolov5-face - 基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测
BlazeFaceGithubMulti-Task-FacialTensorRTYOLOv5-facencnn-android-yolov8-face开源项目
基于YOLOv5框架的实时高精度人脸检测。该项目展示了不同版本(包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8)在人脸检测中的性能表现,不同难度和硬件环境下的测试结果。提供了多种开源演示和预训练模型下载链接,支持多个平台如TensorRT、Android、OpenCV等。详细的训练和评估指南帮助用户在WIDERFace数据集上进行测试和验证。
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。
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型,支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化,在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS,并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集,提供多种模型格式和部署代码,包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新,并集成了SAMLabeler Pro工具,支持多人远程标注。可快速上手和训练,适配不同设备和应用场景。
YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法,支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理,适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备,并附有详细的文档和脚本,便于操作,提升深度学习应用性能。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
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。
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。
jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别
GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习
NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行,支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等,适用于多种应用场景,如实时摄像头流和WebRTC网络应用。
YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理
CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测
本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理,支持目标检测、语义分割和身体姿态估计,包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试,提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤,是开发计算机视觉应用的参考资料。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号