1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。 ...
文章原标题《A Practical Guide to Object Detection using the Popular YOLO Framework – Part III (with Python codes)》,译者:海棠,审校:Uncle_LLD。
参考论文:YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications 论文链接:arxiv.org/abs/2209.0297 开源链接:github.com/meituan/YOLO YOLOv7 YOLOv7 与 YOLOv4 出自同一个团队,该版本增加了额外的任务,如 COCO 关键点数据集的姿势估计。 另外,该版本在 5FPS 到 160FPS 的范围内,在...
此外,可以将其视为动态参数,并为该阈值定义调度器。例如,[A unified framework for soft threshold pruning]提出了一种将阈值调度视为隐式优化问题,并使用迭代收缩阈值算法(ISTA)提供阈值调度器的方法。 ℓn 范数通常与网络的稀疏训练结合使用,以推动具有相同效果的参数具有相似的值(参见第2.1.3节)。为此,通常在...
使用这种标准的挑战在于定义一个用于进行剪枝的阈值。这样的阈值可以静态地为整个网络或每一层设置。此外,可以将其视为动态参数,并为该阈值定义调度器。例如,[A unified framework for soft threshold pruning]提出了一种将阈值调度视为隐式优化问题,并使用迭代收缩阈值算法(ISTA)提供阈值调度器的方法。
III Hypergraph Computation Empowered Semantic Collecting and Scattering Framework 不同于计算机视觉中的表示学习仅处理视觉特征,这些超图计算方法[28, 18] 同时处理特征和高阶结构。大多数超图计算方法依赖于固有的超图结构,这在大多数计算机视觉场景中无法获得。在这里,作者引入了计算机视觉中的超图计算的一般范式,包括...
Ultralytics YOLOv5 🚀 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) computer vision model developed byUltralytics. Based on thePyTorchframework, YOLOv5 is renowned for its ease of use, speed, and accuracy. It incorporates insights and best practices from extensive research and development, mak...
--model=yolov10m.onnx:指定输入 ONNX 模型文件。 --framework=5:指定模型框架为 ONNX。 --output=yolov10m_310B4:指定输出文件名。 --input_shape="images:1,3,640,640":指定模型输入形状。 --soc_version=Ascend310B4:指定目标芯片为 Ascend 310B4。atc...
Log tailing and parsing framework in Java. Contribute to ustream/yolo development by creating an account on GitHub.
【论文全名】YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications YOLOv6是由美团视觉智能部研发的目标检测框架,专为工业应用而设计。它在保持高精度的同时,特别关注推理效率,旨在满足实际工业环境中对速度和准确性的不同要求。YOLOv6的设计理念是在不同规模的模型中实现最佳的速度和精度权衡...