2)自下而上的方法首先对所有关键点进行分类并重新创建单个姿势。此方法无法处理重叠或复杂的场景。- YOLO-NAS 同时执行两项任务：快速检测人员并估计他们的姿势。- 性能优于 YOLOv8，延迟降低了 38.85%，同时提高了准确性。- 无缝部署到 ONNX/TRT 引擎。地址：githubcom/Deci-AI/super-gradients ...
1、实时性能卓越：YOLO-NAS-POSE的研发初衷就是为了提供实时性的姿态评估服务，因此它具有极高的图像处理速度，满足了如交互式系统这类需要即时响应的应用需求。2、准确率高：借助机智的神经网络架构搜索(NAS)技术，YOLO-NAS-POSE成功地找寻出最佳的网络结构组成方案，进一步提升了姿态分析的准确度。3、优化后的网络结...
* [YOLO-NAS-Pose](https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS-POSE.md) * [YOLOv8-Pose](https://github.com/ultralytics/ultralytics) * [YOLOv7-Pose](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 128 changes: 128 additions & 0 deletions 128 docs/YOLONAS_Pose.md Origin...
🔥🔥🔥TensorRT for YOLOv8、YOLOv8-Pose、YOLOv8-Seg、YOLOv8-Cls、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLONAS...🚀🚀🚀CUDA IS ALL YOU NEED.🍎🍎🍎 cudatensorrtyolov3libfacedetectionefficientdetyolov4u2netyolov5yoloryoloxyolov6yolov7yolov8rt-detryolonasyolov8-segyolov8-pose Updated...
Github仓库: https://github.com/Deci-AI/super-gradients/blob/master/YOLONAS.md 1. 1.1 亮点 参考QARepVGG,该方案引入了QSP与QCI模块以同时利用重参数与8-bit量化的优化; 该方案采用AutoNAC搜索最优尺寸、每个stage的结构,含模块类型、数量以及通道数; ...
NAS(Network Architecture Search)是一种常用的模型缩放方法。研究人员使用它来迭代参数以找到最佳比例因子。但是,像 NAS 这样的方法会进行参数特定的缩放。在这种情况下,比例因子是独立的。YOLOv7 论文的作者表明,它可以通过复合模型缩放方法进一步优化。在这里,对于基于连接的模型,宽度和深度是连贯地缩放的。
# 导入PyTorch库中需要的模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 从Ultralytics工具包中导入一些特定的功能fromultralytics.utils.metricsimportOKS_SIGMAfromultralytics.utils.opsimportcrop_mask, xywh2xyxy, xyxy2xywhfromultralytics.utils.talimportRotatedTaskAlignedAssigner, TaskAlignedAssi...
NAS(Network Architecture Search)是一种常用的模型缩放方法。研究人员使用它来迭代参数以找到最佳比例因子。但是,像 NAS 这样的方法会进行参数特定的缩放。在这种情况下,比例因子是独立的。YOLOv7 论文的作者表明,它可以通过复合模型缩放方法进一步优化。在这里,对于基于连接的模型,宽度和深度是连贯地缩放的。
It integrates feature extraction through a MAE-NAS backbone, utilizing MobileNetV3’s MobBlock, followed by feature fusion employing a multiscale Swin Transformer module and an efficient-RepGFPN. The network demonstrated superior performance over existing models, achieving high mAP scores on the public...
- YOLO-NAS (Neural Architecture Search): models/yolo-nas.md - RT-DETR (Realtime Detection Transformer): models/rtdetr.md - YOLO-World (Real-Time Open-Vocabulary Object Detection): models/yolo-world.md - Datasets: - datasets/index.md - NEW 🚀 Explorer: - datasets/explorer/index...