yolov3

Toolkit de detección de objetos basado en PaddlePaddle. Soporta detección de objetos, segmentación de instancias, seguimiento de múltiples objetos y detección de puntos clave multi-persona en tiempo real.

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

YOLOX es un YOLO sin anclajes de alto rendimiento, que supera a yolov3~v5 con soporte para MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn y OpenVINO. Documentación: https://yolox.readthedocs.io/

Implementación en PyTorch de YOLOv3, YOLOv3-SPP y YOLOv3-tiny para detección de objetos en tiempo real con entrenamiento, validación, inferencia y exportación multiformato.

Implementación de redes de aprendizaje profundo populares con la API de definición de red de TensorRT.

Implementación en PyTorch, ONNX y TensorRT de YOLOv4

🔥 Código de TensorFlow para el informe técnico: "YOLOv3: An Incremental Improvement"

Una implementación en PyTorch del algoritmo de detección de objetos YOLO v3

Seguimiento de múltiples objetos (MOT) utilizando deepsort y yolov3 con PyTorch

🔥🔥🔥 Enfocado en modelos mejorados de YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR, YOLOv7 y YOLOv5. Soporte para mejorar backbone, neck, head, loss, IoU, NMS y otros módulos🚀

YoloV3 implementado en TensorFlow 2.0

YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny implementados en Tensorflow 2.0, Android. Convierte .weights de YOLO v4 a tensorflow, tensorrt y tflite.

Scaled-YOLOv4: Escalado de Cross Stage Partial Network

Colaboración con wangxupeng (https://github.com/wangxupeng)

TensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN y GoogLeNet

Implementación de TensorRT para YOLOv8, YOLOv8-Pose, YOLOv8-Seg, YOLOv8-Cls, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5 y YOLONAS, optimizada para CUDA.

Seguimiento de múltiples objetos de alto rendimiento basado en YOLO, Deep SORT y KLT 🚀

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.

TensorRT para la serie YOLO (YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOX, YOLOv5), con soporte para plugins NMS.

Comentarios de proyectos, reproducción de artículos, concursos de algoritmos, práctica de Pytorch, LeetCode y preentrenamiento de VLM

Interfaz gráfica para marcar cuadros delimitadores de objetos en imágenes para el entrenamiento de redes neuronales YOLO.

Seguidores de múltiples objetos en Python

Una versión de yolov5 más legible y flexible con más backbones (gcn, resnet, shufflenet, mobilenet, efficientnet, hrnet, swin-transformer, etc.), módulos (cbam, dcn, etc.) y soporte para TensorRT.

¡Entrena un detector de objetos yolov3 de última generación desde cero!

Implementación de la serie YOLO en PaddlePaddle: PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet y más.

Creación de software para la supervisión automática en exámenes en línea.

Implementación de YOLOv3 en TensorFlow 2.3.1.

Convierte modelos de mmdetection a TensorRT, compatible con fp16, int8, entrada por lotes, forma dinámica, etc.