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YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库

YOLOv8 UltralyticsPro YOLOAir YOLOv5 PyTorch Github 开源项目

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。

文档

computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术

CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉

本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总

DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉

该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

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。

yolos-small-finetuned-license-plate-detection - 车牌识别微调模型提升物体检测能力

GithubHuggingfaceYOLOS开源项目模型模型微调目标检测视觉Transformer车牌识别

YOLOS小型模型经过微调适用于车牌检测，使用5200张图片进行训练，并在380张图片上验证，实现49.0的平均精度。模型支持PyTorch平台，并通过Python代码执行对象检测与边界框预测。其此前版本曾在ImageNet-1k和COCO 2017数据集上进行训练，具备卓越的识别性能。

opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测

GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉

opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用

DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目

这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

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。

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