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yolor

改进的多任务统一网络实时对象检测模型

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。

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。
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。
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。
yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用
GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉
该项目基于YOLOv8和Streamlit开发,提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源,以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数,查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成,适合学习和演示目的。
yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统
DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪
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。
FCOS - 完全卷积单阶段对象检测技术
FCOSGithubResNet-50卷积神经网络开源项目性能提升目标检测
FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法,通过避免使用锚点框,提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上,FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分,并在各种模型和硬件上表现出色,包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比,FCOS在ResNet-50平台上表现更佳(38.7对36.8的AP),且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现,并引入了多项优化和改进。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
yolov5m-license-plate - 车牌检测的YOLOv5模型支持Pytorch适用于多种视觉任务
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目模型深度学习目标检测车牌识别
YOLOv5m-license-plate项目提供基于YOLOv5技术的车牌检测模型,利用Pytorch进行对象检测,适用于多种计算机视觉任务。开发者可运用简单的Python代码实现精准车牌识别,并支持通过自定义数据集进行微调以提升效果。在keremberke数据集上的精度高达0.988,适合快速、可靠的车牌检测应用。访问项目主页获取更多信息和下载。
yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具
GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉
YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口,支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。
Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
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