YOLOv6

高性能目标检测框架支持多场景应用

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

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介绍相关项目

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。

sahi - 支持小物体检测和大图像推理的轻量级视觉工具库

GithubSAHIyolov5实例分割对象检测开源项目计算机视觉

SAHI是一款轻量级视觉工具库，专注于解决小物体检测和大图像推理难题，支持多种框架如YOLOv5、MMDetection和Detectron2。提供丰富的命令行工具及COCO数据集处理功能，适用于精细化的计算机视觉应用，特别在复杂图像处理中表现优异。通过多种教程和示例，帮助开发者快速上手并优化视觉任务。

trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架

GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析

TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理，实现单模型多显卡多实例负载调度，并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码，可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合，适应不同应用场景。

yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现

GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型

该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割，借助PyTorch以提高分析准确性，mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测，适合高精度建筑物分割的应用需求。

multispectral-object-detection - 多光谱图像融合的高效目标检测方法

GithubTransformerYOLOv5多光谱目标检测开源项目计算机视觉跨模态融合

该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理

CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测

本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理，支持目标检测、语义分割和身体姿态估计，包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试，提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤，是开发计算机视觉应用的参考资料。

semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型

GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库

该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。

SOLO - 无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能

GithubResNet-101SOLOSOLOv2开源项目目标分割高质量遮罩预测

SOLO项目实现了SOLO和SOLOv2两种完全无框的实例分割算法，可直接输出实例掩码和类别概率，并具备高质量掩码预测和顶级性能。该项目基于mmdetection，支持多GPU和单GPU训练，并提供多种预训练模型下载，包括轻量级模型。对于研究人员来说，这些工具显著提高了分割精度和训练速度，适用于各种应用场景。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具提升目标检测效率

COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测

JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。

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