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DeepStream-Yolo

NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南,包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析,并提供详细的安装、使用和自定义模型指南,帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法
DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新
DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术,基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术,以优化性能和效率。针对广泛行业场景,提供一站式解决方案,从训练到部署全面支持。
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉
YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。
yoloair2 - 多模型集成的YOLO目标检测工具库
GithubPyTorchYOLOAir2YOLO系列开源项目模型改进目标检测
YOLOAir2是一个基于PyTorch的YOLO系列算法工具库,集成了YOLOv7、YOLOv5等多种YOLO变体。它统一了模型代码框架和应用方式,支持用户自由组合backbone、neck和head模块,以构建定制化的目标检测网络。除目标检测外,该项目还整合了实例分割、图像分类等相关任务,为计算机视觉研究提供了便利的实验平台。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
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。
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。
yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架
GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
yolov8-face项目基于YOLOv8架构,专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本,涵盖轻量级到高精度的不同需求,适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署,具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率,使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。
YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割
GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割
YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型,可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计,在提高性能的同时保持高效率。实验表明,该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法,适用于需要实时处理的多任务场景。
Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统
GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测
Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程,涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调,集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集,并提供详细的安装、训练和测试指南。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库,支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时,并支持CUDA GPU加速,提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行,适用于各种计算机视觉应用场景。
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