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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。

ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器,兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器,支持VOC和COCO数据集,并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南,并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能,并包含未来功能更新计划,帮助开发者快速上手并扩展应用。
detr-resnet-50-panoptic - DETR模型:结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割
DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练,支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制,DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上,模型展现出优秀性能:框AP为38.8,分割AP为31.1,全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。
HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统
GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测
HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术,实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据,提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值,有助于提高安全监测效率。
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。
Savant - 构建高效实时AI流媒体应用,提升数据中心和边缘设备性能
DeepStreamGithubJetsonNvidiaSavant实时视频分析开源项目
Savant是一个基于Nvidia技术的开源框架,专用于构建高效的实时流媒体AI应用。它简化了动态推理管道的开发,并通过DeepStream技术优化数据中心和边缘设备的性能。无论是构建实时还是高负载的计算机视觉和视频分析应用,Savant都提供了灵活、可扩展且易于维护的解决方案。支持Jetson和dGPU各种型号,包含丰富的适配器和SDK,适用于各类视频源和接收端。
deepstream_python_apps - 为NVIDIA DeepStream SDK提供Python绑定和丰富的示例应用
AI应用DeepStream SDKGithubNVIDIAPython绑定开源项目视频分析
这个开源项目为NVIDIA DeepStream SDK提供Python绑定和丰富的示例应用。它支持构建视频分析流水线,包括对象检测、跟踪和分割等功能。开发者可通过Python接口访问DeepStream的元数据结构,实现高效视频处理。项目提供了从基础到高级的多种示例应用,涵盖不同场景,为开发人员提供了实用的参考资源。
rtdetr_r50vd_coco_o365 - 首个实时无NMS的端到端物体检测模型RT-DETR
GithubHuggingfaceRT-DETR变压器开源项目模型灵活调整物体检测速度优化
RT-DETR-R50VD COCO O365通过无NMS的端到端Transformer技术优化物体检测性能,结合高效编码器与精准查询选择,实现速度和准确度平衡。其灵活调整机制在COCO和Objects365数据集预训练中表现突出,超过传统YOLO模型。
OpenSeeFace - 基于MobileNetV3的面部特征点检测,支持多种动画模型
GithubOpenSeeFaceUnityVRMVSeeFace人脸跟踪开源项目
OpenSeeFace基于MobileNetV3进行面部特征点检测,通过ONNX优化提高了在Windows平台的推理速度,实现每秒30-60帧的单人面部跟踪。该项目提供多种模型选择,结合速度与跟踪质量,可在Unity等平台上动画化VRM和Live2D模型,支持眼睛眨动检测和面部表情识别。项目在低光和高噪声环境下表现优异,适用于多种动画和实时应用场景,并提供详细示例和自定义命令。
ESANet - 高效RGB-D语义分割网络用于室内场景分析
ESANetGithubRGB-D实时处理室内场景分析开源项目语义分割
ESANet是一个高效的RGB-D语义分割网络,专为室内场景分析设计。该网络在NVIDIA Jetson AGX Xavier上实现实时语义分割,适用于移动机器人的实时场景分析系统。项目提供训练和评估代码,支持模型转换至ONNX和TensorRT,并可测量推理时间。ESANet在NYUv2、SUNRGB-D和Cityscapes等数据集上展现出优异性能。
detr-resnet-50 - DETR 基于Transformer的创新目标检测模型
COCO数据集DETRGithubHuggingfaceResNet-50Transformer开源项目模型目标检测
DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型,融合Transformer架构与ResNet-50骨干网络。该模型采用端到端训练方法,简化了传统目标检测流程。经COCO 2017数据集训练后,DETR能高效检测和定位图像中的多个物体,在目标检测任务中实现42.0的平均精度(AP)。其简洁设计和卓越性能为计算机视觉领域带来新的可能。
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