darknet

ncnn es un marco de inferencia de redes neuronales de alto rendimiento optimizado para plataformas móviles

Implementación del artículo - YOLOv7: El conjunto entrenable de trucos gratuitos establece un nuevo estado del arte para detectores de objetos en tiempo real

MMdnn es un conjunto de herramientas para ayudar a los usuarios a interoperar entre diferentes frameworks de deep learning. Por ejemplo, conversión y visualización de modelos. Convierte modelos entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx y CoreML.

Software de NVR y visión artificial por IA autoalojado y exclusivamente local. Con funciones como detección de objetos, detección de movimiento, reconocimiento facial y más, te brinda el poder de vigilar tu hogar, oficina o cualquier otro lugar que desees monitorear.

mean Average Precision: este código evalúa el rendimiento de tu red neuronal para el reconocimiento de objetos.

YOLO ROS: Detección de objetos en tiempo real para ROS

Implementación de NVIDIA DeepStream SDK 8.0 / 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 para modelos YOLO

Implementación del artículo: You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks (https://arxiv.org/abs/2105.04206)

Una herramienta de código abierto para cuantificar el mundo

fire-smoke-detect-yolov4-yolov5 y fire-smoke-detection-dataset para detección de incendios y humo.

Soporte para TensorRT8. Incluye Yolov5n, s, m, l, x. Conversión de darknet a tensorrt. Yolov4 y Yolov3 utilizan archivos *.weights y *.cfg originales de darknet. Si este wrapper le resulta útil, por favor déjele una estrella.

Marco de trabajo de detección de objetos Darknet/YOLO

Plataforma OSINT de dark web autohospedada. Inteligencia de amenazas automatizada desde la consulta hasta el gráfico en 13 pasos. Alternativa gratuita a Recorded Future, DarkOwl y Flare.

Implementación de YOLOv3 en TensorFlow 2.3.1.