yolov3

Bộ công cụ phát hiện đối tượng dựa trên PaddlePaddle. Nó hỗ trợ phát hiện đối tượng, phân đoạn thực thể, theo dõi nhiều đối tượng và phát hiện điểm đặc trưng nhiều người theo thời gian thực.

Triển khai bài báo - YOLOv7: Tập hợp các phương pháp miễn phí có thể huấn luyện thiết lập chuẩn mực tiên tiến mới cho các trình phát hiện đối tượng thời gian thực

YOLOX là một mô hình YOLO không mỏ neo (anchor-free) hiệu suất cao, vượt trội hơn yolov3~v5 với sự hỗ trợ của MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn và OpenVINO. Tài liệu: https://yolox.readthedocs.io/

Bản cài đặt PyTorch của YOLOv3, YOLOv3-SPP và YOLOv3-tiny dùng để phát hiện đối tượng thời gian thực với tính năng huấn luyện, xác thực, suy luận và xuất ra nhiều định dạng.

Triển khai các mạng học sâu phổ biến bằng API định nghĩa mạng TensorRT

Cài đặt YOLOv4 bằng PyTorch, ONNX và TensorRT

🔥 Mã nguồn TensorFlow cho báo cáo kỹ thuật: "YOLOv3: An Incremental Improvement"

Bản cài đặt PyTorch của thuật toán phát hiện đối tượng YOLO v3

MOT sử dụng deepsort và yolov3 với PyTorch

🔥🔥🔥 Tập trung vào các mô hình cải tiến YOLO11, YOLOv8, TYOLOv12, YOLOv10, RT-DETR,YOLOv7, YOLOv5, hỗ trợ cải tiến backbone, neck, head, loss, IoU, NMS và các module khác🚀

YoloV3 được cài đặt bằng Tensorflow 2.0

YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny được triển khai bằng Tensorflow 2.0 và Android. Chuyển đổi trọng số YOLO v4 sang tensorflow, tensorrt và tflite

Scaled-YOLOv4: Mở rộng Cross Stage Partial Network

Hợp tác với wangxupeng (https://github.com/wangxupeng)

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

🔥🔥🔥 TensorRT cho YOLOv8, YOLOv8-Pose, YOLOv8-Seg, YOLOv8-Cls, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLONAS...... 🚀🚀🚀 CUDA IS ALL YOU NEED. 🍎🍎🍎

Theo dõi nhiều đối tượng hiệu năng cao dựa trên YOLO, Deep SORT và KLT 🚀

Hỗ trợ TensorRT8 cho Yolov5n,s,m,l,x .darknet -> tensorrt. Yolov4, Yolov3 sử dụng file gốc darknet *.weights và *.cfg. Nếu trình bao bọc này hữu ích với bạn, vui lòng thả Star.

tensorrt cho dòng yolo (YOLOv11, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOX, YOLOv5), hỗ trợ plugin nms

Ghi chú dự án, tái hiện bài báo khoa học, thi đấu thuật toán, thực hành Pytorch, LeetCode và tiền huấn luyện VLM.

Giao diện đồ họa để đánh dấu hộp bao quanh đối tượng trong hình ảnh nhằm huấn luyện mạng thần kinh YOLO

Các trình theo dõi đa đối tượng bằng Python

Yolov5 dễ đọc và linh hoạt hơn với nhiều backbone (gcn, resnet, shufflenet, moblienet, efficientnet, hrnet, swin-transformer, v.v.) cùng với (cbam, dcn, v.v.) và tensorrt.

Huấn luyện bộ phát hiện đối tượng yolov3 hiện đại từ đầu

Triển khai các dòng YOLO trên PaddlePaddle bao gồm PP-YOLOE+, RT-DETR, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOX, YOLOv5u, YOLOv7u, YOLOv6Lite, RTMDet và nhiều hơn nữa.

Tạo phần mềm giám sát tự động trong thi cử trực tuyến

Triển khai YOLOv3 bằng TensorFlow 2.3.1

Chuyển đổi mô hình mmdetection sang tensorrt, hỗ trợ fp16, int8, đầu vào theo lô, hình dạng động, v.v.