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RT-DETR

超越YOLO的实时目标检测算法领域突破

RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。

darknet - 开源实时目标检测框架及YOLO算法
DarknetGithubYOLO开源项目目标检测神经网络计算机视觉
Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。
CoDet - 共现引导的开放词汇目标检测方法
CoDetGithub图像文本对齐开放词汇开源项目深度学习目标检测
CoDet是一种开放词汇目标检测方法,采用共现引导来对齐区域和词语。该方法利用大规模图像-文本对训练,在LVIS和COCO数据集上表现优异。CoDet兼容现代视觉基础模型,并可与Roboflow集成实现自动图像标注。这一方法为开放词汇目标检测领域提供了新的解决方案。
Deep-Learning-for-Tracking-and-Detection - 使用深度学习进行对象检测和跟踪的论文与资源合集
GithubRCNNYOLOdeep learningmulti object trackingobject detection开源项目
本项目汇集了有关深度学习在对象检测和跟踪领域的论文、数据集、代码及各种资源。内容涵盖静态检测、视频检测、多对象跟踪和单对象跟踪等主题,并提供了多种经典模型如RCNN、YOLO、SSD的实现和改进方案。此外,项目还涵盖了图像和视频分割、光流、运动预测等任务的资源,为研究人员和开发者提供了详尽的参考资料。
UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率
GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测
UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法,在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注,并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息,在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。
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。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文,含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新,旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考,帮助掌握领域前沿技术与动态。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型
GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测
Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型,提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景,其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节,请参阅官方文档或参与Discord社区互动。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
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