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YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库

YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用
GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉
Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现,增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型,包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示,助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案,并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪,兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法,包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT,支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便,使用友好,支持GPU加速,适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手,实现精准多对象跟踪。
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。
hailo_model_zoo - 面向多AI任务的深度学习预训练模型集合
GithubHailo Model ZooHailo硬件开源项目模型优化深度学习预训练模型
Hailo模型库提供针对分类、检测和分割等AI任务的预训练深度学习模型。用户可测量模型的全精度和量化精度,并生成用于Hailo硬件加速的HEF文件。该库还包含自定义数据集重训练指南和特定用例模型。支持快速上手、性能评估及Hailo硬件部署,助力高效AI应用开发。
3D-BoundingBox - 使用深度学习与几何方法,实现高效的3D边界框估计
3D Bounding BoxGithubKittiPyTorchYOLOv3开源项目深度学习
项目提供基于PyTorch的深度学习解决方案,通过结合YOLOv3和2D-3D几何转换,实现高效3D边界框估计。主要功能包括下载预训练权重、通过视频和图像数据进行模型推理和训练,依赖PyTorch和其他深度学习库。项目未来计划是在Kitti数据集上训练自定义YOLO网络和姿态可视化。目前版本每帧处理时间约为0.4秒,并计划进一步提升速度。文档中详细介绍了模型训练步骤及实际应用操作。
trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架
GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析
TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理,实现单模型多显卡多实例负载调度,并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码,可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合,适应不同应用场景。
RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破
CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别
RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。
YiAi - 整合多种AI模型并优化功能,支持GPT-4o、Claude3.5等热门大模型
ChatfireAPIGPT-4-AllGithubYiAiQuickDeploymj-proxy-plusnineai开源项目
该项目基于nineai 2.4.2开发,整合了GPT-4o、Claude3.5等多种热门模型,新增识图和文件分析功能。优化界面显示和用户交互,支持多种文件类型和模型排序,提高使用体验。支持国内外热门模型API中转,并附有详细的部署教程,适用于Node.js、MySQL和Redis环境,易于安装和配置,提供高效、稳定的AI解决方案。
yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取
该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案,适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持,模型安装与操作便捷,精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择,适用于快速而可靠的表格数据提取,是数据分析和管理的理想工具。
models - 产业级开源模型库,支持多场景端到端开发
Github图像分类开源模型库开源项目目标检测语义理解飞桨
飞桨开源模型库提供经过实践验证的主流模型,支持语义理解、图像分类、目标检测等场景,助力企业低成本开发和快速集成。模型库根据国内企业研发流程定制,广泛应用于能源、金融、工业、农业等领域,包含超过600个官方模型和260个生态模型。
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