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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。

tuning_playbook - 深度学习模型性能调优指南
Github优化器开源项目批量大小模型性能深度学习超参数调优
该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型,致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构,同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能,并支持多GPU。通过Docker,可以方便地部署和使用这些高性能模型。
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。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
yolov8m-table-extraction - 精准表格识别工具,适用于有框及无框表格检测
GithubHuggingfaceKeremberkeUltralyticsYolo开源项目模型目标检测表格提取
本项目采用YOLOv8与PyTorch技术,专注于表格检测,支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型,可以简单地进行安装和预测分析,验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南,包括模型参数设置及推理步骤,帮助用户快速获取稳定的检测结果。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文,含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新,旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考,帮助掌握领域前沿技术与动态。
BEVFormer_tensorrt - BEVFormer和BEVDet的TensorRT高效部署方案
BEV 3D DetectionGPU内存优化GithubTensorRT开源项目推理加速量化
本项目实现BEVFormer和BEVDet在TensorRT上的高效部署,支持FP32/FP16/INT8推理。通过优化TensorRT算子,BEVFormer base模型推理速度提升4倍,模型大小减少90%,GPU内存节省80%。同时支持MMDetection中2D目标检测模型的INT8量化部署。项目提供详细基准测试,展示不同配置下的精度和速度表现。
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。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
assets - 视觉资产和AI模型资源库
GithubUltralyticsYOLO开源项目数据集计算机视觉预训练模型
Ultralytics Assets 仓库集成了视觉资产、预训练模型和数据集,为 Ultralytics YOLO 生态系统提供支持。该仓库涵盖对象检测、实例分割、图像分类等计算机视觉任务,为研究人员和开发者提供便捷的资源访问,加速机器学习项目的开发和优化。此仓库提供了完整的资源套件,包括视觉素材、预训练模型和注释数据集,适用于多种计算机视觉任务。它简化了资源获取过程,使开发者能够专注于项目开发而非资源收集,从而提高工作效率。
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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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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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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