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mmyolo

YOLO算法与实时对象识别工具包

OpenMMLabMMYOLOYOLO系列算法实例分割目标检测Github开源项目

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

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介绍相关项目
yolos-tiny - 轻量级Vision Transformer目标检测模型
COCO数据集GithubHuggingfaceYOLOS图像处理开源项目模型目标检测视觉转换器
YOLOS-tiny是基于Vision Transformer的轻量级目标检测模型,在COCO 2017数据集上微调。模型采用简单架构,通过双边匹配损失训练,可预测物体类别和边界框。在COCO验证集上达到28.7 AP,与复杂框架性能相当。YOLOS-tiny为资源受限场景提供高效目标检测方案,适用于各种计算机视觉应用。
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。
boxmot - BoxMOT：支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块，支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法，包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型，并通过快速实验脚本提高实验效率。
ComfyUI-YoloWorld-EfficientSAM - YOLO-World + EfficientSAM for ComfyUI 的非官方实现，提供高效的对象检测与实例分割功能
ComfyUIEfficientSAMGithubYOLO-World实例分割对象检测开源项目
该项目非官方实现了YOLO-World和EfficientSAM，通过融合这两个模型，提供高效的对象检测与实例分割功能。版本V2.0新增了蒙版分离与提取功能，支持指定蒙版单独输出，可处理图像和视频。项目特点包括支持加载多种YOLO-World和EfficientSAM模型，提供检测框厚度、置信度阈值、IoU阈值等配置选项，以提升检测与分割的精准性。详细的视频演示和安装指南，使用户能够轻松上手，体验高效的图像处理能力。
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。
deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法
Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目
本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。
Open3D-ML - Open3D 的扩展，用于处理 3D 机器学习任务
3D机器学习GithubOpen3D-MLPyTorchTensorFlow开源项目语义分割
Open3D-ML基于Open3D库，扩展了3D机器学习工具，支持语义点云分割和目标检测等应用。提供预训练模型和训练管道，兼容TensorFlow和PyTorch框架，易于集成到现有项目中。同时，提供数据可视化等通用功能，覆盖多种数据集和算法，提高3D数据处理效率和效果。
mmpretrain - 支持多种模型与大规模训练配置的PyTorch开源预训练工具箱
GithubMMPreTrainOpenMMLabPyTorch多模态学习开源项目预训练工具箱
MMPreTrain是基于PyTorch的开源预训练工具箱，提供丰富的训练策略和高效的模型分析工具。支持多种主干网络和预训练模型，如VGG、ResNet、Vision-Transformer等。具备强大的扩展性和高效性，适用于图像分类、图像描述、视觉问答等多种推理任务。最新版本v1.2.0增加了对LLaVA 1.5和RAM的支持，并提供Gradio界面。适用于多模态学习和自监督学习，支持大规模训练配置。提供详细的安装和教程文档，帮助用户快速入门。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。
mmdeploy - 多平台支持的深度学习模型部署工具集与推理框架
AI模型GithubMMDeployOpenMMLab开源项目模型部署深度学习
MMDeploy是一个开源的深度学习模型部署工具，支持OpenMMLab的各类模型库。该工具集成了多种推理后端，兼容Linux、Windows、macOS和Android等操作系统。提供灵活可扩展的C/C++ SDK框架，支持模型转换、配置编写、性能剖析和量化。详尽文档指导简化了模型部署过程，使其更加高效。
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