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Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定、物体追跡

オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、分類、トレーニング、エクスポートのためのPyTorchにおけるUltralytics YOLOv5。

再利用可能なコンピュータビジョンツールを開発します。💜

OpenMMLab Detection ToolboxおよびBenchmark。

Label Studioは、標準化された出力形式を持つマルチタイプのデータラベリングおよびアノテーションツール

OpenVINO™は、AI推論の最適化とデプロイのためのオープンソースツールキットです。

PyTorchによるYOLOv3、YOLOv3-SPP、およびYOLOv3-tinyの実装。トレーニング、検証、推論、マルチフォーマットエクスポートを備えたリアルタイム物体検出用。

YOLOXは、MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn、OpenVINOに対応した高性能なアンカーフリーのYOLOであり、yolov3～v5を凌駕します。ドキュメント: https://yolox.readthedocs.io/

X-AnyLabeling: テキスト、画像、動画、マルチモーダルデータをアノテーションするための軽量で効率的かつ統一されたクロスプラットフォームデスクトップアプリケーション。多機能な内蔵ツールと最先端のAIモデルを組み合わせ、柔軟なマルチフォーマットエクスポートに対応。

BoxMOT: 軸並行および回転バウンディングボックスをサポートする、プラグイン可能なPythonおよびC++のSOTAマルチオブジェクトトラッキングモジュール。

OpenCV 4以降を使用したコンピュータービジョン用のGoパッケージ。DNN、CUDA、OpenCV Contrib、OpenVINOのサポートを含む。

YOLOv6: 産業用途に特化したシングルステージ物体検出フレームワーク。

新卒採用、秋採用、春採用、インターンシップに最適なプロジェクト！ゼロから高性能なディープラーニング推論ライブラリの実装を学び、llama2、Unet、Yolov5、Resnetなどの大規模モデルの推論をサポートします。

OpenMMLab の YOLO シリーズ向けツールボックスとベンチマーク。RTMDet、RTMDet-Rotated、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、PPYOLOE などを実装

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

YOLO、Segment Anything (SAM+SAM2/2.1+SAM3)、MobileSAMなどのAIサポートによる、手間のかからないAI支援型データラベリング！！

YOLO v3 物体検出アルゴリズムの PyTorch 実装。

DAMO-YOLO：NAS バックボーン、効率的な RepGFPN、ZeroHead、AlignedOTA、蒸留強化などの新技術を取り入れた、高速で高精度な物体検出手法

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。

🔥🔥🔥 YOLO11、YOLOv8、YOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5の改良モデルに特化。バックボーン、ネック、ヘッド、損失関数、IoU、NMSなどのモジュールの改良をサポート🚀

YOLOv5 ヘッドに基づく建設現場での人物およびヘルメット検出システム、ターゲット検出に基づく工事現場の安全帽および立ち入り禁止危険区域認識システム、🚀😆 YOLOv5 で独自のデータセットをトレーニングするための超詳細チュートリアル付き 🚀😆 2021年3月、ビジュアルインターフェースを追加❗❗

Tensorflow 2.0 で実装された YoloV3

PyTorchを使用した機械学習とディープラーニングによる現実世界の問題解決に関するJupyter Notebookチュートリアル。トピック：Detectron 2による顔検出、LSTMオートエンコーダーによる時系列異常検知、YOLO v5による物体検出、初めてのニューラルネットワーク構築、コロナウイルス日別感染者数の時系列予測、BERTによる感情分析

🥂 マルチモーダル大規模言語モデルを使用してhCaptchaの挑戦を優雅にクリアする。

YOLO ROS: ROS 向けリアルタイム物体検出

ハンガリアンアルゴリズムとカルマンフィルターベースの複数物体追跡（MOT）アルゴリズム。

YOLO5Face: 顔検出器を再発明する必要性 (https://arxiv.org/abs/2105.12931) ECCV Workshops 2022

🛡️ すべてのプロフィールバッジとそれぞれの取得方法の一覧 🛡️

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

Scaled-YOLOv4: クロスステージ部分ネットワークのスケーリング