darknet

开源实时目标检测框架及YOLO算法

Darknet是一个开源神经网络框架,为YOLO实时目标检测系统提供基础。最新的YOLOv7算法在5-160 FPS范围内性能优异,超越了同类检测器。项目支持Linux和Windows平台,提供预训练模型、详细构建指南和命令行操作接口,方便用户进行目标检测、模型训练等任务。

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介绍相关项目

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

rknn-cpp-Multithreading - RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架

GithubNPURK3588RKNNYOLOv5多线程开源项目

rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型，显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型，采用ReLU激活函数，进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果，便于用户参考和应用。

awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总

Github人工智能小目标检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉

该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。

ffcv-imagenet - 高效ImageNet训练框架提升模型性能

GithubImageNetPyTorchResNetffcv开源项目深度学习

ffcv-imagenet是一个高效的ImageNet训练框架，采用单文件PyTorch脚本实现。该项目能在标准方法1/10的时间内达到相同精度，支持多GPU并行和多模型同时训练。框架提供丰富的配置选项，结合FFCV数据加载和优化训练流程，使研究人员能更快迭代实验并获得高质量模型。项目还包含多种预设配置，适用于不同的训练需求和硬件环境。

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。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

Neural-Network-Architecture-Diagrams - 使用diagrams.net创建神经网络模型图

AutoencoderGithubNeural NetworkVGG-16YOLO v1diagrams.net开源项目

本项目使用diagrams.net（也叫draw.io）生成神经网络模型图，帮助用户直观理解不同的神经网络结构。涵盖YOLO v1、VGG-16、Autoencoder等实例，并欢迎贡献新的架构图。无论是初学者还是研究人员，皆可受益于提供的可视化示例。点击查看更多详情，了解如何分享架构图。

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。

DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测

COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测

DINO采用改良的降噪锚框，提供先进的端到端目标检测功能，并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下，达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点，使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估，用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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