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基于YOLOv5的轻量级车牌检测模型

基于YOLOv5架构开发的轻量级车牌检测模型,通过pip快速安装部署。模型支持自定义参数配置,包括置信度阈值和IoU阈值调节,并集成了数据增强功能。提供完整的模型加载、推理和微调接口,可用于实际车牌检测场景,在验证集上展现出较高的检测精度。

YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法,支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理,适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备,并附有详细的文档和脚本,便于操作,提升深度学习应用性能。
yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型
GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习
该项目实现了一个新型多任务统一网络,基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度,适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南,支持Docker和Colab环境,适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
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。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
ultralytics - 适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景的多功能对象检测模型
GithubUltralyticsYOLOv8姿态估计实例分割开源项目目标检测
Ultralytics的YOLOv8是一款前沿对象识别模型,提供了与前代产品相比更优化的特性。适用于对象检测、跟踪、实例分割和图像分类等多种应用场景,其高速准确性和用户友好性使其成为AI领域开发者的优选。更多细节,请参阅官方文档或参与Discord社区互动。
yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统
DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪
这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现,针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标,在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南,支持自定义模型,并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库,简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估,兼容 TensorFlow 和 PyTorch,并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户,助力快速推进机器学习项目。
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型,支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化,在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS,并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集,提供多种模型格式和部署代码,包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新,并集成了SAMLabeler Pro工具,支持多人远程标注。可快速上手和训练,适配不同设备和应用场景。
OpenALPR - 自动车牌识别和车辆特征分析平台
AI工具OpenALPRRekor人工智能车牌识别车辆识别
OpenALPR是一款自动车牌识别和车辆分析平台,可实时识别车牌号码、车辆品牌、型号和颜色等信息。平台提供Scout和CarCheck两款主要产品,适用于执法、停车管理、物业安防和软件开发等领域。其特点包括快速部署、高精度识别和支持多国车牌,为用户提供有价值的车辆数据分析,助力提升业务效率和社区安全。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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