yolov7

Kit de ferramentas de detecção de objetos baseado em PaddlePaddle. Suporta detecção de objetos, segmentação de instâncias, rastreamento de múltiplos objetos e detecção de pontos-chave de várias pessoas em tempo real.

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

Implementação de redes de deep learning populares com a API de definição de rede TensorRT.

Caixa de ferramentas e benchmark da série YOLO do OpenMMLab. Implementa RTMDet, RTMDet-Rotated, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX, PPYOLOE, etc.

Focado em melhorias para YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR, YOLOv7 e YOLOv5, com suporte para aprimorar backbone, neck, head, loss, IoU, NMS e outros módulos.

YOLO5Face: Por que reinventar um detector de faces (https://arxiv.org/abs/2105.12931) ECCV Workshops 2022)

PaddleSlim é uma biblioteca de código aberto para compressão de modelos profundos e busca de arquitetura.

BoT-SORT: Rastreamento robusto de múltiplos pedestres por associações

TensorRT para YOLOv8, YOLOv8-Pose, YOLOv8-Seg, YOLOv8-Cls, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLONAS. CUDA é tudo o que você precisa.

tensorrt para a série yolo (YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOX, YOLOv5), suporte a plugin nms

MetaSeg: Versão empacotada do repositório Segment Anything

detecção facial com yolov8 e pontos de referência (landmark)

Interface gráfica para marcar caixas delimitadoras de objetos em imagens para o treinamento da rede neural YOLO

🚀🚀🚀 Implementação da série YOLO no PaddlePaddle, incluindo PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet e muito mais. 🚀🚀🚀

baseado no projeto yolo-high-level (detect\pose\classify\segment\): inclui núcleo do yolov5\yolov7\yolov8, pesquisa de melhoria, SwintransformV2 e Séries de Atenção. habilidades de treinamento, customização de negócios, implantação de engenharia C

Rastreamento de objetos YOLOv7 usando PyTorch, OpenCV e Sort Tracking

Detectores, rastreadores e SAM de Visão Computacional fáceis e modulares - Execute YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X em menos de 10 linhas de código.

QAT de modelos YOLO e implantação com DeepStream e TensorRT

YOLO SHOW - GUI do YOLO para YOLOv11 / YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv8 / YOLOv7 / YOLOv5 / RTDETR / SAM / MobileSAM / FastSAM baseada em PySide6