darknet

ncnnは、モバイルプラットフォーム向けに最適化された高性能なニューラルネットワーク推論フレームワークです

論文の実装 - YOLOv7: トレーニング可能なbag-of-freebiesがリアルタイム物体検出器の新たな最先端を確立

MMdnnは、ユーザーが異なるディープラーニングフレームワーク間で相互運用できるようにするためのツール群です。例として、モデルの変換や可視化があります。Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch、Onnx、CoreML間のモデルを変換できます。

セルフホスト型、ローカル環境専用の NVR および AI コンピュータービジョンソフトウェア。オブジェクト検出、動体検知、顔認識などの機能を備え、自宅やオフィス、その他監視したい場所をしっかりと見守る力を提供します

平均適合率 (mean Average Precision) - 物体認識におけるニューラルネットワークのパフォーマンスを評価するコード。

YOLO ROS: ROS 向けリアルタイム物体検出

YOLOモデル向けの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の実装

論文「You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks」の実装 (https://arxiv.org/abs/2105.04206)

世界を数値化するためのオープンソースツール

fire-smoke-detect-yolov4-yolov5 および火災・煙検知用データセット (火災検知、煙検知)

TensorRT 8 をサポート。Yolov5n,s,m,l,x 用。darknet から tensorrt へ変換。Yolov4 および Yolov3 は生の darknet の *.weights および *.cfg ファイルを使用します。このラッパーが役立ちましたら、ぜひ Star をお願いします。

Darknet/YOLO 物体検出フレームワーク

セルフホスト型のダークウェブ OSINT プラットフォーム。クエリからグラフ作成まで 13 のステップで脅威インテリジェンスを自動化。Recorded Future、DarkOwl、Flare の無料代替手段。

TensorFlow 2.3.1 による YOLOv3 の実装