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yolov10x

高效的实时端到端物体检测工具

YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。

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。
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。
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。
awesome-object-detection - 提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源
Fast R-CNNFaster R-CNNGithubMask R-CNNR-CNNYOLO开源项目
awesome-object-detection为研究者和开发者提供涵盖R-CNN至YOLOv3等系统目标检测资源,适用于学术研究与实际应用。
yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现
GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉
这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程,包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件,方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。
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-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力
GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别
YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测,使用5200张图片进行训练,并在380张图片上验证,实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台,并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练,具备卓越的识别性能。
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。
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。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
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