yolos-small-finetuned-license-plate-detection

车牌识别微调模型提升物体检测能力

视觉Transformer YOLOS 开源项目车牌识别目标检测模型模型微调 Huggingface Github

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。

conditional-detr-resnet-50 - 基于条件机制增强ResNet-50的图像检测模型

COCO 2017Conditional DETRGithubHuggingfaceResNet-50对象检测开源项目快速训练收敛模型

Conditional DETR结合了ResNet-50，通过条件交叉注意力机制加速COCO 2017数据集上的训练收敛。在目标检测任务中，该模型解决了训练收敛缓慢的问题，提升了特征提取和目标分类的效率。通过条件空间查询机制，模型能够更高效地定位目标区域，提高了训练速度。在R50和R101骨干网下加速6.7倍，DC5-R50和DC5-R101下加速10倍，并支持PyTorch。

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。

Autonomous-Driving-in-Carla-using-Deep-Reinforcement-Learning - CARLA仿真中的深度强化学习自动驾驶模型

CARLAGithubPPO变分自编码器开源项目深度强化学习自动驾驶

该项目在CARLA仿真环境中，使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器（VAE），加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建，重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

YOLOMagic - 增强YOLOv5视觉任务框架功能与用户体验

GithubYOLOv5图像推理开源项目注意力机制网络模块视觉任务

YOLO Magic🚀 是一个基于YOLOv5的扩展项目，为视觉任务提供更强大的功能和简化的操作。该项目引入了多种网络模块，如空间金字塔模块、特征融合结构和新型骨干网络，并支持多种注意力机制。通过直观的网页界面，无需复杂的命令行操作即可轻松进行图像和视频推理。无论是初学者还是专业人员，YOLO Magic🚀都能提供出色的性能、强大的定制能力和广泛的社区支持。

Pytorch-UNet - PyTorch实现的高效U-Net语义分割模型

CarvanaGithubPyTorchU-Net开源项目深度学习语义分割

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景

GithubHuggingfaceT5模型开源项目机器学习校准模型模型测试自然语言处理

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型，专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型，满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程，该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性，为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

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。

YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库

GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习

YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。

owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本目标检测

OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练，OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位，可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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