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使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程

本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。

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。
TensorFlow-2.x-Tutorials - 详解TensorFlow 2.0教程,掌握深度学习模型与应用
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络视频教程
本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作,并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源,帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
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。
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
ONNX-YOLOv8-Object-Detection - 将YOLOv8模型转换为ONNX格式的方法
GPUGithubONNXYOLOv8开源项目模型转换目标检测
本项目提供了一种将YOLOv8模型转换为ONNX格式的高效方法,支持在NVIDIA GPU或CPU上进行对象检测。确保输入图片尺寸与模型要求一致,以获得最佳检测精度。项目配有详细的安装指南和推理示例,包括图片、摄像头和视频推理,方便开发者快速上手并应用于实际场景。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程,配套清晰的源代码和文档,适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本,确保您使用的是最前沿技术。
yoloair2 - 多模型集成的YOLO目标检测工具库
GithubPyTorchYOLOAir2YOLO系列开源项目模型改进目标检测
YOLOAir2是一个基于PyTorch的YOLO系列算法工具库,集成了YOLOv7、YOLOv5等多种YOLO变体。它统一了模型代码框架和应用方式,支持用户自由组合backbone、neck和head模块,以构建定制化的目标检测网络。除目标检测外,该项目还整合了实例分割、图像分类等相关任务,为计算机视觉研究提供了便利的实验平台。
darkflow - 实时物体检测与分类工具,支持多种YOLO模型
GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型
Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目,兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件,适合跨平台应用。
yolos-small - 基于Vision Transformer的高效物体检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像识别开源项目模型目标检测视觉模型
YOLOS是一种基于Vision Transformer的物体检测模型,在COCO 2017数据集上进行了微调。该模型采用DETR损失函数训练,使用双向匹配损失和匈牙利算法优化参数。YOLOS-small版本在COCO验证集上达到36.1 AP的性能,而基础版本可达到与DETR相当的42 AP。YOLOS为计算机视觉领域提供了一种简单高效的物体检测方案,适用于多种目标检测场景。
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。
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