yolov10

实现实时端到端目标检测新突破

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。

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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。

ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器，兼容多数据集与实时可视化

GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估

该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器，支持VOC和COCO数据集，并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南，并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能，并包含未来功能更新计划，帮助开发者快速上手并扩展应用。

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。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

nanodet - 轻量级移动设备实时目标检测模型

GithubNanoDet-Plus实时检测开源项目移动设备轻量级模型高准确率

NanoDet-Plus 是一款超轻量级高精度的无锚目标检测模型，专为移动设备实时检测设计。其模型文件仅有980KB（INT8）或1.8MB（FP16），在ARM CPU上实现97fps检测速度，精度达34.3 mAP@0.5:0.95。NanoDet-Plus 训练友好，GPU内存占用低，支持ncnn、MNN、OpenVINO等多种后端，提供基于ncnn的安卓演示。此模型在COCO数据集上提升了7 mAP，支持多种分辨率和配置，满足不同场景需求。

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。

deformable-detr - 使用ResNet-50骨干网络实现的Deformable DETR目标检测模型

COCO 2017Deformable DETRGithubHuggingfaceHungarian算法卷积神经网络开源项目模型物体检测

Deformable DETR模型依托ResNet-50骨干网络，实现了高效的端到端目标检测。通过变形Transformer机制，它能够有效处理并识别图像中的复杂对象。此模型在COCO 2017数据集上经过充分训练，采用目标查询匹配和双重损失优化技术，显著提高了检测精度。适用于高效目标检测场景。

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。

detr-resnet-50-panoptic - DETR模型：结合ResNet-50的端到端目标检测与全景分割

DETRGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型目标检测计算机视觉语义分割

DETR-ResNet-50是一种创新的目标检测模型，融合了Transformer和卷积神经网络技术。该模型在COCO数据集上训练，支持端到端的目标检测和全景分割。通过100个对象查询机制，DETR实现了高效准确的目标识别。在COCO 2017验证集上，模型展现出优秀性能：框AP为38.8，分割AP为31.1，全景质量(PQ)达43.4。这一模型为计算机视觉任务提供了新的解决方案。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

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