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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

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。

Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
yolov5n-license-plate - 基于YOLOv5的轻量级车牌检测模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目机器视觉模型目标检测车牌识别
基于YOLOv5架构开发的轻量级车牌检测模型,通过pip快速安装部署。模型支持自定义参数配置,包括置信度阈值和IoU阈值调节,并集成了数据增强功能。提供完整的模型加载、推理和微调接口,可用于实际车牌检测场景,在验证集上展现出较高的检测精度。
openvino_notebooks - 深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks
API优化GithubJupyter NotebooksOpenVINOPython开源项目深度学习推理
本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks,用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识,并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行,包括本地、云端和Docker容器,提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答,全面辅助开发者使用OpenVINO™。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
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。
yolov5m-license-plate - 车牌检测的YOLOv5模型支持Pytorch适用于多种视觉任务
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv5开源项目模型深度学习目标检测车牌识别
YOLOv5m-license-plate项目提供基于YOLOv5技术的车牌检测模型,利用Pytorch进行对象检测,适用于多种计算机视觉任务。开发者可运用简单的Python代码实现精准车牌识别,并支持通过自定义数据集进行微调以提升效果。在keremberke数据集上的精度高达0.988,适合快速、可靠的车牌检测应用。访问项目主页获取更多信息和下载。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
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。
gluon-cv - 计算机视觉领域的深度学习模型工具包,支持PyTorch和MXNet框架
GithubGluonCV图像分类对象检测开源项目深度学习计算机视觉
GluonCV是一个面向工程师、研究人员和学生的计算机视觉深度学习工具包,支持快速原型设计。其主要功能包括可复现SOTA结果的训练脚本、对PyTorch和MXNet框架的支持、大量预训练模型,以及简化实现的API设计和社区支持。用户还可以通过AutoGluon执行图像分类和目标检测任务。
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