DAMO-YOLO学习资料汇总 - 快速高效的目标检测框架
DAMO-YOLO是阿里巴巴达摩院TinyML团队开发的一个快速高效的目标检测框架,性能超越了目前主流的YOLO系列方法。本文汇总了DAMO-YOLO的各种学习资料,帮助大家快速了解和使用这个强大的目标检测工具。
1. 项目简介
DAMO-YOLO在YOLO的基础上引入了一些新技术,包括:
- 基于神经架构搜索(NAS)的backbone
- 高效的RepGFPN neck结构
- 轻量级的ZeroHead
- AlignedOTA标签分配策略
- 蒸馏增强技术
通过这些改进,DAMO-YOLO在保持高推理速度的同时,显著提升了检测精度。
2. 代码仓库
DAMO-YOLO的代码已在GitHub开源,仓库地址:
https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO
3. 模型下载
DAMO-YOLO提供了多个预训练模型供下载使用,包括T/S/M/L四个版本,以及针对特定应用场景的模型。
模型下载链接可以在GitHub仓库的Model Zoo部分找到。
4. 使用教程
DAMO-YOLO提供了详细的使用教程,包括:
5. 在线Demo
ModelScope平台提供了DAMO-YOLO的在线Demo,可以直接体验:
https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo/summary
6. 技术报告
项目组发布了详细的技术报告,介绍DAMO-YOLO的设计思路:
DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design
7. 第三方资源
-
DAMO-YOLO概览:
通过以上资料,相信大家可以快速上手DAMO-YOLO,将其应用到实际的目标检测任务中。如果在使用过程中遇到问题,可以在GitHub仓库中提issue与开发团队交流。