yolov4

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

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

Cài đặt YOLOv4 bằng PyTorch, ONNX và TensorRT

🔥🔥🔥 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🚀

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

Triển khai bài báo - You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks (https://arxiv.org/abs/2105.04206)

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

Kho lưu trữ PyTorch của YOLOv4, attentive YOLOv4 và mobilenet YOLOv4 với PASCAL VOC và COCO

Phát hiện cháy và khói sử dụng yolov4-yolov5 cùng tập dữ liệu phát hiện cháy khói

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

Theo dõi đối tượng được triển khai bằng YOLOv4, DeepSort và TensorFlow.

Triển khai PyTorch dựa trên YOLOv4 của bài báo: "Complex-YOLO: Phát hiện đối tượng 3D thời gian thực trên đám mây điểm".

:basketball::robot::basketball: Ứng dụng web AI và API để phân tích các cú ném bóng rổ và tư thế ném.

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.

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

Triển khai YOLOv3 bằng TensorFlow 2.3.1

QAT mô hình YOLO và triển khai với DeepStream & TensorRT.