darknet

ncnn é um framework de inferência de redes neurais de alto desempenho otimizado para plataformas móveis

Implementação do artigo - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies estabelece um novo estado da arte para detectores de objetos em tempo real.

MMdnn é um conjunto de ferramentas para ajudar usuários a interoperar entre diferentes frameworks de deep learning. Ex: conversão e visualização de modelos. Converta modelos entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch, Onnx e CoreML.

Software de NVR e Visão Computacional por IA auto-hospedado e local. Com recursos como detecção de objetos, detecção de movimento, reconhecimento facial e mais, ele oferece o poder de monitorar sua casa, escritório ou qualquer outro lugar que desejar.

mean Average Precision - Este código avalia o desempenho da sua rede neural para reconhecimento de objetos.

YOLO ROS: Detecção de objetos em tempo real para ROS

Implementação do 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.

Implementação do artigo - You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks (https://arxiv.org/abs/2105.04206)

Uma ferramenta de código aberto para quantificar o mundo.

Detecção de incêndio e fumaça usando YOLOv4, YOLOv5 e conjunto de dados de detecção de incêndio e fumaça.

Suporte a TensorRT8 para Yolov5n, s, m, l, x. Conversão de darknet para tensorrt. Yolov4 e Yolov3 utilizam arquivos *.weights e *.cfg originais do darknet. Se este wrapper for útil para você, por favor, dê uma estrela.

Framework de detecção de objetos Darknet/YOLO

Plataforma de OSINT para dark web auto-hospedada. Inteligência de ameaças automatizada da consulta ao gráfico em 13 etapas. Alternativa gratuita ao Recorded Future, DarkOwl e Flare.

Implementação do YOLOv3 em TensorFlow 2.3.1