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FCOS

完全卷积单阶段对象检测技术

FCOS目标检测卷积神经网络ResNet-50性能提升Github开源项目

FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，通过避免使用锚点框，提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上，FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分，并在各种模型和硬件上表现出色，包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比，FCOS在ResNet-50平台上表现更佳（38.7对36.8的AP），且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现，并引入了多项优化和改进。

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介绍相关项目
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库，提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能，可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快，支持模型导出，并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具，推动计算机视觉技术的发展和应用。
rtdetr_r101vd_coco_o365 - 实时目标检测革新者RT-DETR超越传统性能表现
GithubHuggingfaceRT-DETR开源项目模型模型训练深度学习目标检测计算机视觉
RT-DETR通过混合编码器架构和不确定性最小化查询选择方法实现目标检测任务。在COCO数据集测试中，RT-DETR-R101版本达到56.2% AP精度，T4 GPU上处理速度为74 FPS。模型可通过调整解码器层数实现速度与精度的灵活平衡，为实时目标检测领域提供新的技术方案。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构
COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率
LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型，通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计，在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明，YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平，为实时目标检测领域带来新的发展方向。
rtdetr_r50vd_coco_o365 - 首个实时无NMS的端到端物体检测模型RT-DETR
GithubHuggingfaceRT-DETR变压器开源项目模型灵活调整物体检测速度优化
RT-DETR-R50VD COCO O365通过无NMS的端到端Transformer技术优化物体检测性能，结合高效编码器与精准查询选择，实现速度和准确度平衡。其灵活调整机制在COCO和Objects365数据集预训练中表现突出，超过传统YOLO模型。
rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案
GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测
RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。
D-FINE - 精细化分布优化在实时物体检测中的应用
D-FINEDETRFine-grained Distribution RefinementGithub对象检测开源项目自蒸馏
D-FINE是一款实时物体检测工具，通过重新定义DETRs中的边框回归任务为精细化分布优化（FDR）以及引入全局最优定位自蒸馏（GO-LSD），在不增加推理和训练成本的情况下，提升了检测性能。它在复杂街道场景下具有出色的定位能力，对于逆光、运动模糊和密集人群等挑战表现优异。最新版本增强了预训练模型的性能并提供了自定义数据集微调和输入尺寸调整的配置。
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。
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